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2021年2月17日 · 图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。 它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过 图卷积 操作来提取节点之间的关系和特征信息。

The Global Cycling Network puts you in the centre of the action: from the iconic climbs of Alpe D’Huez and Mont Ventoux to the cobbles of Flanders, everywhere there is road or pavé, world-class...

Global Cycling Network (GCN) is a cycling-related YouTube channel which was launched in the United Kingdom in 2013. The channel's parent company, Play Sports Network, became a subsidiary of Warner Bros. Discovery through its TNT Sports unit in 2019 and returned to private ownership in 2024.

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：

图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。 它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过图卷积操作来提取节点之间的关系和特征信息。

在我最近新发表的一篇论文中，就充分利用卷积模块，提出了结合图卷积（GCN）与 1\times1 卷积的全新GRU单元，进一步构建双向循环神经网络，来一体化解决路网级实时交通数据补全与预测问题，算例实验充分讨论了该模型对于提取时空数据中语义信息的有效性。

2019年7月7日 · 這篇文章對GCN(Graph Convolutional Network)做了概略的介紹。 CNN的捲積不是數學定義上的連續捲積，而是一種定義的離散捲積。 我們用這種捲積來處理圖像(image)，從圖像中提取特徵，並且透過神經網路來學習捲積的權重(weight)。

gcn的本质目的就是用来提取拓扑图的空间特征。 而图卷积神经网络主要有两类，一类是基于空间域或顶点域vertex domain(spatial domain)的，另一类则是基于频域或谱域spectral domain的。

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。