A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

为什么使用GNN，因为相关性是一个网络。

邻接矩阵是GNN要得到的东西，但是相关性的邻接矩阵不就是相关性矩阵吗

所以可以直接计算相关性矩阵来实现，但是这种做法是十分耗时的。

而且也只能是起到attention的作用，增强了某些信息。

通过增加空白节点作为胶水的形式，融合模态。

思考：预训练编码器（信源编码），然后通过任意DNN预测模态间特征的邻接矩阵（融合指导），使用GNN预测每一个特征上的附加信息（信道编码）。

注：附加信息量与初始信息量的比例，等于多个模态编码后的码长之比。