CNN与GCN的最大区别是没有显式地表达出邻接矩阵,如果我们将图像中的每个像素视作一个节点,那么以 大小的卷积核为例,可以将中心节点附近 的栅格内的像素等价为自己的邻居。这种将像素等价于节点,像素之间空间坐标的连线作为彼此之间的边,如此图像数据就成了一种结构非常规则的图数据。 CNN处理这种2D栅格的图数据,其...
对于图(pictures)的处理,CNN是一件大法宝;但是由于CNN处理的对象都是Euclidean Structure,无法对Non Euclidean Structure数据进行处理。图(graph)就是典型的Non Euclidean Structure数据。所以GCN(Graph Convolutional Network)应运而生。 研究GCN的原因,主要可以简答概括为三点(参考知乎superbrother 的回答): CNN无法处理N...
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