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上传时间: 2021-01-06
详细说明：GCN涉及到的理论比较多，包括信号分析中的傅里叶变换、图谱等理论，这里只做一个简单的推导，旨在让读者了解GCN推导的大致思路以及其中用到的定理，错误之处还请指出。大致了解GCN的思路后可移步学习其中涉及到的理论知识：
如何理解图卷积
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network
由于图是不规则化的非欧式结构数据，而CNN是在欧式数据（如图片、语音等）上进行卷积，如何在不规则的图上定义卷积？我们从卷积定理入手。
卷积定理
卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅立叶变换的乘积
这个定理十分关键，假设有两个函数fff和ggg，FFF代表傅里叶变换，F(−1)F^(-1)
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