初始化模型两层GCN: self.gc1 = GraphConvolution(nfeat=1433, nhid=16) # 构建第一层 GCN self.gc2 = GraphConvolution(nhid=16, nclass=7) # 构建第二层 GCN ...
在GCN模型中,通过堆叠图卷积层,上述属性信息的编码学习与结构信息的编码学习被不断地交替进行,如是完成对图数据中更加复杂的模式学习。GCN相较于手工特征和随机游走方法的优势在于:...
GCN模型具备深度学习的三种性质: 层级结构(特征一层一层抽取,一层比一层更抽象,更高级)。 非线性变换 (增加模型的表达能力)。 端对端训练(不需要再去定义任何规则,只需要给图的节点...
其中输入层 H(0) = X , 输出层 H(L) = Z , L 是层数。 不同的GCN模型,采用不同 f(⋅,⋅) 函数。 模型定义 论文中采用的函数如下: \begin{equation} f(H^{(l)}, A) = \sigma(\hat D^{...
GCN模型具备深度学习的三种性质: 层级结构(特征一层一层抽取,一层比一层更抽象,更高级) 非线性变换 (增加模型的表达能力) 端对端训练(不需要再去定义任何规则,只需要给图的节点一个标记,让模型自...
定义了包含了两个GCN层的GCN模型 classGCN(nn.Module):def__init__(self,in_feats,hidden_size,num_classes):super(GCN,self).__init__()self.conv1=GraphConv(in_feats,hidden_size...
需要用到的拉普拉斯矩阵的GCN的模型扩展如下: Edge-embedding边嵌入扩展方向:神经关系推断 NRI。 关系数据扩展方向:RGCN,CompGCN。 推荐系统方向,KGCN,基于知...
1 from torch_geometric.nn import GCNConv 模型参数: in_channels:输入通道,比如节点分类中表示每个节点的特征数。 out_channels:输出通道,最后一层GCNConv的...
收录于：2022-12-12 22:00:06
