深度学习之GCN图卷积神经网络
2025-03-27 14:33:03 3 举报深度学习的GCN（Graph Convolutional Network，图卷积神经网络）是一类用于图形数据学习的神经网络模型。其核心内容在于通过层叠的图卷积层，实现了对图结构数据的高效处理和特征提取，突出了节点与其邻接节点的关联特性。GCN能够在无监督学习条件下自动提取和学习复杂的局部和全局图结构特性。
作者其他创作
大纲/内容
GConv-1
GConv-2
Softmax
Input layer
该架构是 GCN 在半监督节点分类中的典型应用，通过图卷积操作融合节点自身特征与邻域结构信息，最终完成分类任务。
图卷积神经网络(GCN)
GCN（Graph Convolutional Network） 的经典模型架构图
Hidden layers
Output layer
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