图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）与传统的卷积神经网络（Convolutional
Neural Network, CNN）确实有很大的不同，但两者之间仍然有一些核心思想的联系。

1. 传统卷积神经网络（CNN）：
   CNN 主要用于处理具有规则网格结构的数据，如图像或视频。它通过卷积操作在固定大小的局部区域内进行过滤，提取局部特征。卷积核（或过滤器）可以在二维平面（如图像的高度和宽度）上滑动，保持参数共享，减少计算复杂度，进而提取层级结构中的高阶特征。CNN 的优势在于它能够很好地捕捉图像中的局部模式，如边缘、纹理等。

2. 图卷积神经网络（GCN）：
   GCN 是为处理非欧几里得结构的数据而设计的，尤其是图结构数据。图数据的节点和边之间没有固定的网格结构，因此 CNN 的卷积操作不能直接应用于图上。GCN 引入了一种图卷积操作，它通过节点与其邻居节点的信息传递和聚合，逐层更新节点的表示。这种卷积是基于图的拓扑结构，而不是基于规则的网格。每个节点的信息不仅来源于自身，还来源于其邻居及其连接方式。换句话说，GCN 的“卷积核”是在图上进行的，它不再是固定形状的，而是依赖于图的邻接关系。

3. 两者的相同点：
   尽管 GCN 处理的是图，而 CNN 处理的是规则的网格，但它们都通过局部信息聚合来逐层学习特征。CNN 从像素局部的邻域中提取特征，GCN 从节点的邻居中获取信息。两者的核心思想在于局部结构的信息整合，逐层传播特征，并在更高层级提取抽象特征。

4. 两者的不同点：

   • 数据结构：CNN 处理规则的网格数据（如图像），而 GCN 处理非结构化的图数据（如社交网络、分子结构）。
   • 卷积操作的对象：CNN 在固定大小的滤波器上执行卷积，而 GCN 则在图的邻接关系上进行聚合。
   • 计算方式：CNN 的计算主要依赖于卷积核的滑动窗口操作，而 GCN 则依赖于节点之间的连接关系和信息传递。
   • 应用场景：CNN 多用于计算机视觉任务，而 GCN 则广泛用于社交网络分析、图结构数据的分类和分子建模等。

因此，虽然图卷积神经网络和传统的卷积神经网络之间的操作方式和应用场景有显著差异，但它们共享了通过逐层学习来提取特征的理念。所以，GCN
可以被视为卷积神经网络的一种推广或变体，尽管它处理的是更复杂的非规则数据。