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图卷积网络 (Graph Convolutional Networks, GCN)详细介绍
本文介绍了图卷积网络（GCN）的基本概念和工作原理，它能处理图数据并利用结构信息。 GCN常用于节点分类、链接预测等任务。
一文让你看懂图卷积神经网络（GCN）！！！ - 知乎
图卷积网络（GCN）入门详解本文主要分为两部分，第一部分介绍什么是GCN并给出传递函数，第二部分将进行详细的数学推导。
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图神经网络之GCN原理、示例及代码实现 - 知乎
本文篇幅较长，涉及内容较多，从不同角度详细解释了GCN的基本原理，并且为了帮助理解，设置了手动计算例子，一定要耐心看下去，文中公式部分也一定要自己尝试推导一遍，加深理解。
图卷积网络（GCN）全解析 - CSDN博客
图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过图卷积操作来提取节点之间的关系和特征信息。
图模型系列1：一文搞懂GCN - 知乎
GCN（Graph Convolution Network 图卷积网络）是相对于 CNN 而言的，CNN广泛应用于图像中，图像表示的是一个矩阵信息，即每个像素都紧邻着8个其他像素，形状规则。
GCN从理论到实践——基于PyTorch的图卷积网络层实现_pytorch gcn-CSDN博客
图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一种处理图结构数据的深度学习模型。它通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的特征表示，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域。
如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ - 知乎
这章节的内容是我个人的部分研究工作，将GCN应用于大规模交通路网速度预测问题中，通过参数的可视化，给出了所提出深度学习模型的可解释性分析。