原标题： 图网络中的图与特征的融合

来源：CSDN博客       链接：https://blog.csdn.net/doswynkfsw/article/details/104336803

卷积网络，例如2D卷积：

上图中的右图是通过卷积核得到的结果，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import pylab

import cv2

import numpy as np

img = plt.imread("1.jpg")                        

plt.imshow(img)                                     

pylab.show()

fil = np.array([[ -1,-1, 0],                       

                [ -1, 0, 1],

                [  0, 1, 1]])

res = cv2.filter2D(img,-1,fil)                      

plt.imshow(res)                                    

plt.imsave("res.jpg",res)

pylab.show()

但是，我们这样来看（看上述两张图的下边），从第一张图，我们很明显可以看清楚，小雪豹（这是雪豹哈，图片来源于百度图片搜索）爬在桌子上。但是，看第二章图呢，好像有点看不清哈，不对，确实不知道小雪豹在干嘛。自己认为，2D卷积损坏了原有的结构化信息。所以，随着技术的进步，GNNs( Graph  Neural Networks ) 将变为一种趋势，就算不是一种趋势，这种空间结构的信息，对人工智能也会非常非常有用，不论对于欧式数据，或者非欧式数据。通过上面的例子，我们来谈谈，图网络中信息融合，这里面不仅仅是特征，而且是融合了特征之间的关系。

图网络融合自身特征和领域特征

假设有samples 的个数为4,  samples的特征描述为 ：

并且我们知道每个sample之间的关系如下图所示：

将samples直接的关系描述为（图矩阵）：

我们进行这样的操作，如下公式所示：

发现什么没有？ 的结果的每一行表示相邻节点特征之和，这里说一句，“数学真的很好玩”。

上述仅仅包含了邻域，那么我们怎么才能包含自身的特征呢，方法很简单：

令，  表示单矩阵。然后在，最终得到的结果，就是我们包含了自身特征的结果，即就是自身节点和所有相邻节点的特征之和。如下：

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