图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现

可以观察到，邻接矩阵中每一行的权重(值)都除以该行对应节点的度。我们接下来对变换后的邻接矩阵应用传播规则：

In [11]: D**-1 * A * X 
Out[11]: matrix([ 
             [ 1. , -1. ], 
             [ 2.5, -2.5], 
             [ 0.5, -0.5], 
             [ 2. , -2. ] 
         ]) 

得到与相邻节点的特征均值对应的节点表征。这是因为(变换后)邻接矩阵的权重对应于相邻节点特征加权和的权重。大家可以自己动手验证这个结果。

整合

现在，我们将把自环和归一化技巧结合起来。此外，我们还将重新介绍之前为了简化讨论而省略的有关权重和激活函数的操作。

1. 添加权重

（编辑：南平站长网）

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