卷积核只有K个参数(一般K远小于n,这样参数的数量级大大降低了) 矩阵变换后,不用再做特征分解了(λmax可以用幂迭代法得出) ——>直接用拉普拉斯矩阵L进行计算 但由于要计算L^j,所以计算复杂度还是 具有很好的spatial localization K是卷积核的感受野 3 GCN_ver2.0(ChebNet的一阶近似) 一个层线性方程可以由堆叠...