GCN标准架构图

图卷积网络（GCN）是一种用于处理图形数据的深度学习模型。其标准架构包括以下几个主要部分：输入层，隐藏层和输出层。在输入层，每个节点都会接收到其邻居节点的信息。这些信息被编码并传递给隐藏层，隐藏层中的每个节点都会更新其状态，这是通过应用一个图卷积操作来完成的，该操作将每个节点的邻居信息聚合起来。最后，输出层会基于隐藏层的状态来生成最终的预测结果。这种架构使得GCN能够有效地处理图形数据，例如社交网络、生物信息学网络等。