到这里我们已经解决了图的矩阵表示,这个矩阵不仅含有自己的信号,还含有各个顶点之间的关系,且每一层传播都有新的信号产生,这些新的信号相当于CNN中 Y = XW+ b 中的各层X了,我们类比CNN,可以称之前每次传播所得到的值为每层的特征,那么我们想利用图进行卷积神经网络的训练,则需要加入能捕获信息的可训练参数矩阵W...