图神经网络架构，稳定性，可迁移性

图神经网络(GNNs)是图信号支持的信息处理体系结构。它们在这里作为卷积神经网络(CNNs)的推广提出，其中每个层包含图卷积滤波器，而不是经典卷积滤波器。滤波器由点态非线性组成并分层堆叠。结果表明，GNN结构对排列的方差相等，对图形变形的稳定性较好。这些特性提供了一个解释的措施，可以观察到的良好性能的GNNs经验。如果图收敛于一个极限对象，图形，GNN收敛于一个相应的极限对象，图神经网络。这种收敛证明了GNN在不同节点数量的网络之间的可迁移性。

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