1. 图卷积网络（graph CNN）
图表示 G=(V, E)
输入
- N x D 特征矩阵 (N : 节点个数, D : 输入的特征个数)
- 表示图结构的矩阵形式，一般是邻接矩阵A；
输出
- N x F 特征矩阵 (N : 节点的个数， F : 输出特征的个数)
每个神经网络层可以表示为一个非线性函数：
这里，非线性函数定义为：
2.实践
实践代码
https://github.com/meliketoy/graph-cnn.pytorch；
参考：
- Graph convolutional networks
