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- 图卷积网络（GCN）入门详解 - 知乎
其中图卷积网络就非常热门，我找到了一篇教程：图卷积网络(gcn)新手村完全指南, 想着借此走出新手村，结果因为个人资质有限，简直成了劝退文，看完了之后还是没有非常的明白，所以决定自己写一篇入门介绍。当然这篇文章介绍得非常好，我也参考了很多
- 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ - 知乎
在我最近新发表的一篇论文中，就充分利用卷积模块，提出了结合图卷积（GCN）与 1\\times1 卷积的全新GRU单元，进一步构建双向循环神经网络，来一体化解决路网级实时交通数据补全与预测问题，算例实验充分讨论了该模型对于提取时空数据中语义信息的有效性。
- 请问图卷积网络（Graph convolution network, GCN）到底怎么理解？
图卷积网络（gcn）旨在通过聚合节点的邻居来获得节点的表示，它在处理图（网络）数据的各种分析任务方面表现出了强大的能力。 GCN的卓越性能通常依赖于网络的同质假设，而这种假设并不总是可以满足的，因为异质性或随机性在现实世界中也很普遍。
- 图神经网络与图卷积神经网络之间的关系是什呢？ - 知乎
图卷积神经网络的提出背景是：而之后文献提出图卷积网络 （Graph Convolutional Network，GCN），正式将CNN 用于对图结构数据建模。 GCN 通过整合中心节点和邻居节点的特征和标签信息，给出图中每个节点的规整表达形式，并将其输入到 CNN 中。
- 2024年了，图神经网络（GNN）还有什么可以继续研究的内容？ - 知乎
客户端拥有不同节点但相同网络结构：联邦聚合对象主要是模型权重和梯度。常用于GNN-assisted FL和无重复节点的horizontal FedGNN。 客户端拥有不同网络结构：先把本地模型做成图，然后将GNN作用于图之上。联邦聚合对象是GNN权重和梯度，常用于centralized FedGNN。 四
- 图神经网络的发展历程，截止2023年 - 知乎
该方法可以解释图神经网络的工作原理，并为其性能提供了理论保证。 Deep Graph Random Walk（DGRW）：2020年，Li等人提出了DGRW，它将图卷积神经网络和随机游走相结合，从而可以生成图上的隐式表征。该方法可以应用于图的分类、聚类和生成等任务。
- 图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
提出了对偶图卷积网络(DGCN) (Zhuang and Ma, 2018)，共同考虑图的局部一致性和全局一致性。它使用两个卷积网络来捕获局部一致性和全局一致性，并采用无监督损失来集成它们。第一个卷积网络与Eq (7)相同，第二个网络用正点向互信息(PPMI)矩阵代替邻接矩阵:
- 新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
我们所讲的消息传递神经网络，是由Gilmer等人在2017年提出的一种图神经网络通用计算框架。它不是一个模型，而是一个框架，统一了各种图神经网络和图卷积网络方法。下面是一个简单的实现例子。 最简单的GNN 首先，一张图里会有3个层面的特征，分别是 全图
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