每一个隐藏层 Hⁱ 都对应一个维度为 N × Fⁱ 的特征矩阵,该矩阵中的每一行都是某个节点的特征表征。在每一层中,GCN 会使用传播规则 f 将这些信息聚合起来,从而形成下一层的特征。...我们基于每个节点的索引为其生成两个整数特征,这简化了本文后面手动验证矩阵运算的过程。...每个节点的表征(每一行)现在是其相邻节点特征的和!换句话说,图卷积层将每个节点表示为其相邻节点的聚合。大家可以自己动手验证这个计算过程。..., 0. , 0.5, 0.5],
[0. , 0.5, 0. , 0. ],
[0.5, 0. , 0.5, 0. ]
])
可以观察到,邻接矩阵中每一行的权重...结语
本文中对图卷积网络进行了高屋建瓴的介绍,并说明了 GCN 中每一层节点的特征表征是如何基于其相邻节点的聚合构建的。