学习资料
通俗易懂的解释 1
通俗易懂的解释 2
通俗易懂的解释 3
利用gnn可以得到节点最正确的特征，然后利用这些特征做分类或者关联预测
基础定义--涵盖所有的重要细节
聚合的计算 （单层图卷积层）
邻接矩阵和节点特征向量相乘
可以表示为AXW。其中A可以理解为邻居的重要性矩阵，W可以理解为对每个特征向量的筛选矩阵
多层图卷积堆叠
layer1，layer2，layer3每传递一次，一个节点拥有更多相邻节点的信息
信息传递
CNN神经网络的组成
图卷积层+池化层+全连接层
GNN的学习
发布时间 2023-08-15 01:34:32作者: csjywu1