完全图和连通图区别_图卷积网络(GCN)新手村完全指南

完全图和连通图是两个不同的概念。

完全图是一个简单无向图，其中每对不同的顶点之间都存在一条边。也就是说，如果一个完全图有n个顶点，那么它就有n(n-1)/2条边。完全图通常用Kn表示，其中n表示顶点的数量。

而连通图是指在一个无向图中，如果从顶点u到顶点v有路径相连，则称u和v是连通的。如果图中任意两个顶点都是连通的，则称该图为连通图。如果一个图不是连通图，则称它为非连通图。连通图中的每个顶点都可以通过路径相连，因此它是一个整体。

至于图卷积网络（GCN），它是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。GCN 利用图的邻接矩阵来进行卷积操作，从而实现对图结构数据的特征提取和分类。在实际应用中，GCN 可以用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。如果你是GCN的新手，可以学习一些基础的数学知识如线性代数和图论，然后再深入学习GCN的相关知识。