gcn架构之父？
GCN(Graph Convolutional Network) 是一种处理图形数据的机器学习问题。它的架构之父是 Shuoyang Shi。他在 2017 年的 ICML 会议论文中首次提出了 GCN 的概念，成为了 GCN 研究的奠基者。在 GCN 中，节点和边被表示为高斯向量，通过矩阵运算和激活函数将节点信息和边信息混合，最终得到节点嵌入向量。GCN 已经在许多领域得到了广泛应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
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gcn架构之父？
GCN(Graph Convolutional Network) 是一种处理图形数据的机器学习问题。它的架构之父是 Shuoyang Shi。他在 2017 年的 ICML 会议论文中首次提出了 GCN 的概念，成为了 GCN 研究的奠基者。在 GCN 中，节点和边被表示为高斯向量，通过矩阵运算和激活函数将节点信息和边信息混合，最终得到节点嵌入向量。GCN 已经在许多领域得到了广泛应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。