需要搞懂下面问题：
（1）离散卷积是什么，CNN中发挥什么作用？
（2）为什么要研究GCN？
（3）GCN中的卷积怎么理解？
（4）什么是拉普拉斯矩阵？为什么GCN要用拉普拉斯矩阵？
（5）拉普拉斯的谱分解（特征分解）
（6）如何从传统的傅里叶变换、卷积类比到图上的傅里叶变换与卷积？
（7）为什么拉普拉斯矩阵的特征向量可以作为傅里叶变换的基？特征值表示频率？
（8）GCN中的局部连接和参数共享怎么理解？
参考文献：
【1】动手实现简单的GCN网络
【2】如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？
原文：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/11306198.html