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。

Graph neural networks (GNN) are specialized artificial neural networks that are designed for tasks whose inputs are graphs. [1][2][3][4][5] One prominent example is molecular drug design. [6][7][8] Each input sample is a graph representation of a molecule, where atoms form the nodes and chemical bonds between atoms form the edges.

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。

2016年9月30日 · Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. Many important real-world datasets come in the form of graphs or networks: social networks, knowledge graphs, protein-interaction networks, the World Wide Web, etc. (just to name a few).

StoGCN（Stochastic training of graph convolutional networks with variance reduction，VR-GCN，ICML 2018）的随机训练使用历史节点表示作为控制变量，将图卷积的感知域大小降低到任意小的范围。

所以GCN的实质是什么，是在一张Graph Network中特征（Feature）和消息（Message）中的流动和传播！ 这个传播最原始的形态就是状态的变化正比于相应空间（这里是Graph空间）拉普拉斯算子作用在当前的状态。

图卷积网络（GCN）入门详解本文主要分为两部分，第一部分介绍什么是GCN并给出传递函数，第二部分将进行详细的数学推导。 什么是GCN本文讲的GCN理论知识来源于论文：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONV…

2025年3月17日 · 图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 架构由 Kipf 和 Welling 于 2017 年提出，其理念是创建一种适用于图的高效 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)。 更准确地说，它是图信号处理中图卷积操作的近似，由于其易用性， GCN 已成为最受欢迎的 图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 之一，是处理图数据时创建基线模型的首选架构。 在本节中，我们将讨论 Vanilla GNN 架构 的局限性，这有助于我们理解 GCN 的核心思想 …

2023年8月14日 · Our Graph Convolutional Network (GCN) has effectively learned embeddings that group similar nodes into distinct clusters. This enables the final linear layer to distinguish them into separate classes with ease.

2024年6月21日 · Graph Convolutional Networks (GCNs) are a type of neural network designed to work directly with graphs. A graph consists of nodes (vertices) and edges (connections between nodes). In a GCN, each node represents an entity, and the edges represent the relationships between these entities.