本文探讨了图神经网络的基本架构，包括第一层的concatenate操作和第二层的独立处理方式。介绍了Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks等关键论文，深入解析了在图和流形上使用混合模型CNNs以及快速局部谱过滤的卷积神经网络在图上的应用。
基本就是第一层concatenate，第二层不concatenate.
相关论文：
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs
Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
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