DTW的数学公式是一个动态规划的递推式
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动态规划的过程也就是填表格的过程，例如为了计算表格在S(1,1)处的值 就需要先知道S(0,1),S(0,0),S(1,0)处的值。
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GraphSAGE的核心：GraphSAGE不是试图学习一个图上所有node的embedding，而是学习一个为每个node产生embedding的映射。
文中不是对每个顶点都训练一个单独的embeddding向量，而是训练了一组aggregator functions，这些函数学习如何从一个顶点的局部邻居聚合特征信息（见图1）。每个聚合函数从一个顶点的不同的hops或者说不同的搜索深度聚合信息。测试或是推断的时候，使用训练好的系统，通过学习到的聚合函数来对完全未见过的顶点生成embedding。
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