【GCN】图卷积网络 Graph Convolutional Networks

公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！作者 | Frank Cao专栏 | 深度学习地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/101005150本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理   1. Basic上面左图是2D卷积神经网络，其输入是4行4列的矩阵，通过卷积核逐步移动实现对整个输入的卷积操作；而右图输入是图网络，其结构和连接是不规则的，无法像卷积神经网络那样实现卷积操作，由此提出图卷积网络。以Zachary’s Karate Club社群为例，其结构如下图所示：即总共是0~33共34个node，代表34个人，两个node如果有线段连接代表两者关联，否则无关联；这34个人被分为两类，分别是“Officer”和“Mr. Hi”；为便于查看整个网络中每个人与其他人的关联关系，重构关联图如下：基于 ………………………………