2021年2月17日 · gcn是一种能够直接作用于图并且利用其结构信息的卷积神经网络。 这篇文章解决的是在一个图中，只有少部分结点的标签是已知情况下(Semi-supervised learning)的结点分类问题。

GCN 概述. 我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有C 个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到 F 个 output channel的输出。 图卷积网络主要可以由两个级别的作用变换组成： 注意本文讲的图都特指无向无权重的图。 graph level：

2020年11月1日 · ### 回答3： GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图结构数据的深度学习模型，适用于节点分类、链接预测和社交网络推荐等任务。它的原理可以简要地概括为节点的表示是通过聚合其邻居节点的表示而来的。 GCN的核心思想是通过图卷积层来学习节点的表示 ...

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2020年11月19日 · GCN，全称Graph Convolutional Network，图卷积网络，本文主要实现对GCN的深入理解，帮助快速理解GCN的原理以及用途。 一、为什么需要GCN 卷积神经网络（CNN）的输入是图片等具有欧几里得结构的图结构，也就是这样的图：

3.1 gcn的思想是：通过聚合周围节点的特征，更新自身节点。 节点特征更新函数： H^{l+1} = (\tilde{D}^{-\frac{1}{2}} \tilde{A} \tilde{D}^{-\frac{1}{2}} H^{l}W^{1} ) 如下图A,D,H我们都能通过图求解。

GCN 的入门文章就介绍完了，大致思路为：CNN 中的卷积无法直接应用于网络图中，所以引出了图信号处理（Graph Signal Processing）中的 Graph Fourier Transformation，进而定义 Graph Convolution，最后结合深度学习发展出来 GCN。

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本文讲的gcn 来源于论文：semi-supervised classification with graph convolutional networks，这是在gcn领域最经典的论文之一。 我们可以根据这个GCN的图看到，一个拥有 个input channel的graph作为输入，经过中间的hidden layers，得到 个 output channel的输出。

gcn通过定义图卷积操作，能够有效地处理图数据的非规则性和动态性。 GCN的主要特点包括： 图卷积操作 ：GCN引入了一种基于图的拓扑结构的卷积操作，通过节点与其邻居节点的信息传递和聚合，逐层更新节点的表示。