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一文秒懂图卷积神经网络Graph Convolutional Network(GCN)——从图信号处理(GSP)到图卷积神经网络详细推导

卷积神经网络详解

  • 1 为什么会出现图卷积神经网络?
  • 2 图卷积网络的两种理解方式
    • 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域)
    • 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法)
  • 3 什么是拉普拉斯矩阵?
    • 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵
    • 3.2 无向图的拉普拉斯矩阵有什么性质
    • 3.4拉普拉斯矩阵的谱分解(特征分解)
    • 3.5 拉普拉斯算子
  • 4 如何通俗易懂地理解卷积?
    • 4.1连续形式的一维卷积
    • 4.2 离散形式的一维卷积
  • 5 傅里叶变换
    • 5.1 连续形式的傅立叶变换
      • 5.1.1 如何直观地理解傅立叶变换?