数据是对现实世界的抽象表征。物理现象、人类行为模式以及自然规律都可以通过数据结构进行编码和表示。通过实现各类算法和模型，可以挖掘数据中的隐含模式，提取具有实际意义的非平凡信息。卷积神经网络（CNN）专门处理具有网格结构的数据（如图像），循环神经网络（RNN）则针对序列数据（如时间序列或文本）进行建模。这些模型的共同特点在于它们所处理的数据具有规则的结构特征。对于具有不规则结构的图数据而言，其模式识别和特征提取则是一个较为复杂的任务。本文将重点讨论图学习领域中的一个重要模型——图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）[1]。
图卷积网络由 Thomas N. Kipf 和 Max Welling 于 2017 年 2 月在其论文《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》中首次提出。对于希望深入研究图神经网络的研究者而言，理解这篇论文的核心内容至关重要。本文将在保持数学严谨性的同时，着重阐释其基本原理，便于读者把握要点。
图的基本概念与表示
上图展示了一个无向图数据结构，其中每个节点都包含特定的特征向量。在此需要明确以下关键概念：
- 无向图：一种边具有双向性质的图结构，其中顶点间通过无方向性的边进行连接。
- 邻接矩阵：一个方阵，用于表示图中顶点之间的连接关系，矩阵元素表示对应顶点间是否存在边的连接。
- 度矩阵：一个对角矩阵，其对角元素表示无向图中各节点所连接的边的数量。
在邻接矩阵和度矩阵中，以橙色标注的数字表示存在自环（self-loop）的情况，即节点与自身之间存在连接。
谱图卷积理论
谱方法通过图的频率（谱）特性来定义卷积操作，这种方法依赖于图拉普拉斯算子的特征值和特征向量分解。拉普拉斯矩阵(L)的数学定义为：
L = D - A
其中，D 表示度矩阵，A 表示邻接矩阵。
在上述表达式中：
- g_theta 表示谱滤波器
- x 表示输入信号
- U 代表归一化图拉普拉斯算子 L = I - D^(-1/2) A D^(-1/2) 的特征向量
- I 为 N 阶单位矩阵，N 为节点数量[1]
谱方法具有以下特征：
- 计算复杂度高
- 适用范围受限于特定图结构
计算挑战与优化
在实际应用中，图拉普拉斯算子的特征分解计算复杂度为 O(N³)，其中 N 表示图中节点的数量。对于大规模图或实际问题，当 N 增长到百万量级时，计算成本将变得难以承受。这一计算瓶颈促使研究者们探索绕过特征分解的替代方案。
上图为基于切比雪夫多项式的谱滤波器近似
空间域解决方案
研究者提出使用 K 阶切比雪夫多项式来近似谱滤波器，这种方法无需显式计算特征值和特征向量。其核心优势在于计算仅依赖于每个节点的 K 跳邻居，从而使卷积操作局限于有限的邻域范围内。这种局部化策略实现了从谱域（基于图拉普拉斯算子的特征基）到空间域（基于邻域聚合）的计算转换。最终计算过程转化为"消息传递"机制，即通过聚合邻域信息来更新节点表示。
线性层次模型
Kipf 和 Welling 进一步将切比雪夫多项式简化到（K=1）一阶近似，即仅考虑直接邻居的消息传递。其卷积操作可表示为：
线性层次模型的数学表达[1]
层次传播模型的示意图[1]
其中：
- D^~ 表示包含自环的度矩阵（上标~表示考虑自环）
- A^~ 表示包含自环的邻接矩阵
- X 表示 N 个节点的特征矩阵
- Theta或W^(l) 表示可学习的模型参数
- H^(l=0) 即为输入特征矩阵 X
- sigma 表示激活函数，本模型中采用 ReLU 函数
该方程完全在空间域中进行计算，显著提高了模型的计算效率。
模型架构与计算机制
上图展示了一个包含 4 个节点的图结构示例。其中节点 A 与节点 B、C、D 相连，每个节点包含 C 维特征向量（C=1433）。模型的关键组成部分包括：
- 邻接矩阵 A：包含自环的节点连接关系矩阵
- 度矩阵 D：包含自环的节点度数对角矩阵
这些矩阵均为 N×N 维方阵，其中 N 为节点数量。模型中的关键矩阵维度如下：
- 初始特征矩阵 H^[0]：维度为 N×1433（N×C）
- 权重矩阵 W：维度为 1433×64（C×F，其中 F 为滤波器参数数量）
经过矩阵运算后，H^[1] 的维度变为 N×64。值得注意的是，D^~(-1/2)的两次相乘实现了对称归一化（或称重归一化），这一步骤对于平衡不同度数节点的影响至关重要。这种归一化操作的必要性在于 GCN 模型处理的是具有不同连接数量的节点，如果不进行归一化，高度数节点可能会在信息聚合过程中产生过度影响。消息传递通过归一化后的邻接矩阵 A 与特征矩阵 H[0]的乘法来实现，使得每个节点能够有效地聚合来自直接邻居的信息。
数值计算示例
为了更直观地理解计算过程，我们考虑一个简化的三节点图（N=3），每个节点具有 2 维特征向量。该图包含自环连接，具体结构如下：
该图的基本属性：
邻接矩阵 A：3×3 维方阵（N×N）
度矩阵 D：3×3 维对角矩阵（N×N）
示例图的度矩阵表示
特征矩阵 X：3×2 维矩阵（N×C），每个节点包含 2 维特征向量（C=2）
设定权重矩阵 W 为可学习参数（维度为 C×F），其中 F=3 为滤波器参数数量：
邻接矩阵归一化过程
根据逐层线性模型的计算公式：
首先计算归一化邻接矩阵（Aˆ norm）：
信息传递过程
权重变换
最终得到结果：
随后应用 ReLU 激活函数：σ(x) = max(0, x)，由于本例中的值均为正数，因此结果保持不变。这样我就完成了第一层的传播计算，后续层的计算过程与此类似。
模型优化策略
优化在提升模型的表达能力和学习效果方面起着决定性作用。为了提高模型的准确性并降低计算复杂度，研究者们在不同层面上探索了各种优化策略，包括概念创新、模型改进、算法优化和参数调优等方面。这种持续的探索推动着领域的不断进步。
GCN 模型的发展历程充分体现了优化的重要性：最初基于谱方法的实现面临着较高的计算成本，图拉普拉斯算子特征基的计算复杂度接近 O(n³)。通过引入切比雪夫多项式近似并转向空间域计算，Kipf 和 Welling 成功将逐层线性模型的复杂度降低至 O(|E|CF)，其中：
- E 表示图中边的数量
- C 表示输入特征的维度
- F 表示滤波器的数量[1]
值得注意的是，与物理学中具有明确物理意义且数量有限的参数不同，机器学习模型中训练的参数通常缺乏直观的物理解释，且数量级可达到百万量级，但仍能实现有效的预测。这反映了优化在提高模型效率和降低复杂度方面所发挥的重要作用。
总结
本文系统地阐述了图卷积网络的架构原理。通过简化数学表述并聚焦于矩阵运算的核心概念，详细解析了 GCN 的工作机制。Kipf 和 Welling 的工作展现了深刻的优化思想，他们成功将图卷积的谱方法应用于解决半监督节点分类问题，为图学习领域提供了重要的理论基础和实践参考。
参考
[1] T. Kipf and M. Welling, "SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS." Available: https://avoid.overfit.cn/post/71eb88d58a85459b99dd8b7e46728c92
