文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GCN网络3.1定义GCN层3.1.1邻接矩阵A3.1.2度矩阵D3.1.3获取矩阵D−1/2D^{-1/2}D−1/23.1.4GCNConv层3.2定义GCN网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPy
文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GCN网络3.1定义GCN层3.1.1邻接矩阵A3.1.2度矩阵D3.1.3获取矩阵D−1/2D^{-1/2}D−1/23.1.4GCNConv层3.2定义GCN网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPy
论文信息EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs原文地址：EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5984/5840摘要GraphrepresentationlearningresurgesasatrendingresearchsubjectowingtothewidespreaduseofdeeplearningforEu-clidea
论文信息EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs原文地址：EvolveGCN:EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5984/5840摘要GraphrepresentationlearningresurgesasatrendingresearchsubjectowingtothewidespreaduseofdeeplearningforEu-clidea
文章目录一：GCN与GNN的区别二：GCN原理Step1:求图模型的邻接矩阵和度矩阵Step2：进行特征计算①邻接矩阵的改变②度矩阵的改变③Attention机制Step3：训练参数www的加权Step4:层数的迭代三：总结一：GCN与GNN的区别GNN指的是图神经网络，而GCN指的是图卷积网络。在本人另一篇文章中详细讲解了GNN的应用背景和工作原理，在此不再赘述，今天主要讲解GCN。有人一听到“卷积”就两眼冒金光，于是CNN中的卷积操作便涌上脑中，但在我看来此卷积非彼卷积，完全不是一码事，只是说GCN也可以做多层罢了。。。如下图：话不多说，下面我将分步对GCN原理进行讲解。二：GCN原理※※
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两种取值。取0表示该元素对应的词不在论文中，取1表示在论文中。所有的词来源于一个具有1433个词的字典。每篇论文都至少引用了一篇其他论文，或者被其他论文引用，也就是样本点之间存在联系，没有任何一个样本点与
最近论文中需要使用图卷积神经网络（GNN），看了一些关于GCN的代码，还有基于PyTorchGeometricTemporal的代码实现，在这里做一下记录。GCN原始代码关于GCN的原理在这里不进行过多阐述，其他文章里面解释的已经很详细了，这里就直接进入到代码的部分。GCN的公式如下：其中为邻接矩阵；为t时刻输入的节点的特征矩阵；是近似的图卷积滤波器，其中=+(是N维的单位矩阵)；是度矩阵；代表需要神经网络训练的权重矩阵；是激活函数Relu。根据公式逐步实现GCN的代码如下：defget_gcn_fact(adj):'''FunctiontocalculatetheGCNfactoroface
目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络 最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年7月发布，到现在已经有300+的引用量了，这对于高光谱分类领域来讲是一个非常快也是非常高的数据。接触图卷积神经网络后发现绝大部分资料都在尝试以一种数学推理的方式讲解中间的公式部分，这对于整体理解、把握、使用这个网络造成一定障碍，在阅读了相关资料后，尝试从更宏观的角度去认识这个网络，之后再慢慢加入一些数学内容，以此来力求顺畅的了解和学习这个网络。一、CNN和GCN的关系 对于传统
目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络 最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年7月发布，到现在已经有300+的引用量了，这对于高光谱分类领域来讲是一个非常快也是非常高的数据。接触图卷积神经网络后发现绝大部分资料都在尝试以一种数学推理的方式讲解中间的公式部分，这对于整体理解、把握、使用这个网络造成一定障碍，在阅读了相关资料后，尝试从更宏观的角度去认识这个网络，之后再慢慢加入一些数学内容，以此来力求顺畅的了解和学习这个网络。一、CNN和GCN的关系 对于传统
不足之处请大家多多指点！文章目录链接代码详解链接论文题目：用图卷积网络进行自监督分类（GCN）（2017ICLR）论文链接：1609.02907v3.pdf(arxiv.org)代码链接：tkipf/pygcn:GraphConvolutionalNetworksinPyTorch(github.com)代码讲解（非本人）：4.1_GCN代码_哔哩哔哩_bilibili注意：这里给的代码链接是用PyTorch实现的，原始论文中的代码是用Tensorflow实现的，有兴趣的可以自己玩：tkipf/gcn:ImplementationofGraphConvolutionalNetworksinTe
