什么是GCNs？

图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCNs）是一种深度学习模型，用于处理图结构数据。它是通过在节点之间传递信息来学习图表征的一种方法。GCN的基本思想是将每个节点表示为其周围节点的加权平均值，并使用这些表示进行分类和预测等任务。GCN已被广泛应用于社交网络分析，推荐系统和生物信息学等地方。

GCNs和CNN的区别？

GCN和CNN之间的区别在于它们处理的数据类型不同。CNN用于处理网格结构的数据，如图像，而GCN用于处理非网格结构的数据，如图形或社交网络。此外，GCN在进行卷积操作时，不像CNN那样在局部区域内应用固定的卷积核，而是动态地生成每个节点的卷积核，从而更好地处理非欧几里德结构的数据。

学习GCNs如何开始？

学习GCNs可以从以下几个步骤开始：

1. 学习基本的图论知识，如节点、边、邻居等概念。
2. 学习深度学习基础知识，如反向传播、优化器、损失函数等。
3. 学习GCN的原理和实现方式，可以参考相关的论文和代码实现。
4. 尝试使用GCN解决一些实际问题，如社交网络分析、推荐系统等。
5. 参加相关的课程和研讨会，与其他学习者和研究者交流经验和想法。

注意，学习GCNs需要一定的数学和编程基础，建议在学习之前先打好基础。