图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCN）

GCN方法又可以分为两大类，基于谱（spectral-based）和基于空间（spatial-based）。基于谱的方法从图信号处理的角度引入滤波器来定义图卷积，其中图卷积操作被解释为从图信号中去除噪声。基于空间的方法将图卷积表示为从邻域聚合特征信息，当图卷积网络的算法在节点层次运行时，图池化模块可以与图卷积层交错，将图粗化为高级子结构。如下图所示，这种架构设计可用于提取图的各级表示和执行图分类任务。

基于空间的图卷积神经网络的思想主要源自于传统卷积神经网络对图像的卷积运算，不同的是基于空间的图卷积神经网络是基于节点的空间关系来定义图卷积的。

为了将图像与图关联起来，可以将图像视为图的特殊形式，每个像素代表一个节点，如下图a所示，每个像素直接连接到其附近的像素。通过一个3×3的窗口，每个节点的邻域是其周围的8个像素。这八个像素的位置表示一个节点的邻居的顺序。然后，通过对每个通道上的中心节点及其相邻节点的像素值进行加权平均，对该3×3窗口应用一个滤波器。由于相邻节点的特定顺序，可以在不同的位置共享可训练权重。同样，对于一般的图，基于空间的图卷积将中心节点表示和相邻节点表示进行聚合，以获得该节点的新表示。

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#14 图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCN）