本文介绍了多种基于图卷积网络（GCN）的骨架动作识别模型，强调其在动作识别和泛化能力上的优势。研究提出了多流图卷积网络和自注意机制等新方法，显著提高了模型的鲁棒性和准确性，尤其在NTU-RGBD和Kinetics数据集上表现优异。