如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？
2023-06-26 阅读 36
Graph Convolutional Network（GCN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。它基于图卷积操作，通过学习节点之间的邻居关系来进行特征提取和预测。
GCN的核心思想是将节点的特征表示与其邻居节点的特征表示进行聚合。这种聚合操作可以通过邻接矩阵来实现，邻接矩阵描述了图中节点之间的连接关系。GCN通过对邻接矩阵进行卷积操作，将节点的特征向量与其邻居节点的特征向量进行加权求和，得到新的节点特征表示。
GCN的计算过程可以通过多层的图卷积层来实现，每一层都会更新节点的特征表示。在每一层中，节点的特征会不断地与邻居节点的特征进行聚合，通过学习权重参数来调整聚合的方式。多层的图卷积操作可以提取出不同层次的节点特征，从而实现更复杂的图结构分析和预测。
总的来说，GCN通过学习节点之间的邻居关系，将图数据转化为节点的特征表示，从而实现对图结构的分析和预测。它在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域有广泛的应用。
更新于 2023年06月30日
