图神经网络的发展经历了几个阶段，也体现了研究工作者在研究工作上精益求精的态度，接下来咱们一起看看这个发展历程。基于谱分解的方法基于谱分解的方式是2014年提出的，Spectral Network在傅里叶中定义了卷积的运算。该运算可以被定义为信号x（每个节点对应该向量中的一个标量）和一个卷积核gθ=diag(θ)g_{\theta}=diag(\theta)gθ​=diag(θ)的乘积gθ⋆x=Ug

今天我们来看一篇经典的论文，Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks,这个论文一个经典的讲gcn的论文。我们经常遇到的卷积学习都是图上的卷积，具体形式可以在本站搜索『卷积神经网络』，我们发现卷积核都是方方正正的，就像为图片