论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
前言本文提出了一种可扩展的基于图数据结构的半监督学习方法，该方法基于一个有效的卷积神经网络变形，这种变形能够直接对图进行操作（卷积层变为了图卷积层）。图结构的数据在现实应用中非常常见，比如:SocialNetworks,CitationNetwoks,KnowledgeGraphs等。图半监督学习的setting是，在给定的图结构的数据中，只有少部分节点是有标记的，大部分节点是未标记的。其任务就是