【Pytorch神经网络理论篇】 26 基于空间域的图卷积GCNs（ConvGNNs）：定点域+谱域+图卷积的操作步骤同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：1 GCN
图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN)是一种能对图数据进行深度学习的方法。图卷积中的“图”是指数学（图论）中用顶点和边建立的有相关联系的拓扑图，而积指的是“离散卷积”，其本质就是一种加权求和，加权系数就是卷积核的权重系数。图结构数据是具有无限维的一种不规则数据，每一个顶点周围的结构可能都是独一无二的，没有平移不变性使得传统的CNN、PNN无法在上面工作。1 GCN如果说CNN是图像的特征提取器，那么GCN便是图数据的特征提取器。CNN可以直接...
