图卷积神经网络入门：从传统CNN到GCN的演变

# 第一章：图卷积神经网络简介

## 介绍图卷积神经网络的背景与意义
图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCN）是一种能够有效处理图结构数据的深度学习模型。在传统的深度学习模型中，处理的数据通常是规则的、具有固定维度的张量数据（如图像、文本等），而图数据由节点和边构成，不具备固定维度的特点，因此传统的深度学习模型并不适用于图数据的处理。图卷积神经网络的出现填补了深度学习模型在处理图结构数据方面的空白，为图数据的深度学习建模提供了新的途径。

## 对比传统CNN与图卷积神经网络的区别
传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在处理图像等规则结构数据上取得了巨大成功，然而，对于图结构数据，传统CNN存在着诸多局限性。相较于图卷积神经网络，传统CNN更适用于具有固定形状的数据，而无法直接处理图数据的非规则性和动态性。图卷积神经网络的出现填补了这一空白，使得深度学习模型能够更好地处理图数据。

## 引入图数据的概念及其在实际应用中的意义
图数据是一种由节点和边构成的数据结构，广泛存在于社交网络、推荐系统、生物信息学等诸多领域。以社交网络为例，每个人可以被视为图中的一个节点，而人与人之间的关系（如好友关系、关注关系等）则可以被视为节点间的边。因此，图数据的处理在实际应用中具有重要意义，而图卷积神经网络能够有效地处理这些图数据，为相关领域的应用提供了强大的支持。
## 第二章：传统CNN在处理图数据上的局限性

传统卷积神经网络（CNN）在处理图数据上存在一些局限性，主要表现在以下几个方面：

### 1. 图数据不适用于传统卷积操作

传统CNN主要应用于处理二维网格结构的图像数据，通过卷积核与输入数据进行卷积操作。然而，图数据往往是非欧几里得的，具有不规则的拓扑结构，传统CNN无法直接应用于图数据的处理。

### 2. 传统CNN在图数据上的成功案例局限

传统CNN在处理图像数据方面取得了巨大成功，如在图像分类、目标检测与语义分割等任务上表现出色。然而，这些成功案例很难直接迁移到图数据上的应用领域。

### 3. 图数据的高度稀疏性与维度不规则性

与传统图像数据相比，图数据通常具有高度稀疏性和维度不规则性，这使得传统CNN在处理图数据时面临挑战。

### 4. 传统CNN无法直接捕捉图数据的全局特征

传统CNN在处理图像数据时，通过局部卷积操作逐渐扩大感受野来捕捉全局特征。然而，在图数据中，全局信息的获取更加复杂，传统CNN难以直接捕捉图数据的全局特征。

综上所述，传统CNN在处理图数据上存在诸多局限性，因此需要更加灵活和适应性强的方法来处理图数据，图神经网络