GCN基础模型概述与实现（Python）

最新推荐文章于 2025-07-18 11:06:18 发布
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本文详细介绍了图卷积神经网络（GCN）的基本模型，包括其概述、图卷积计算方法、邻接矩阵变换及GCN变换原理。通过Python代码展示如何实现GCN，适用于节点分类和图数据的深度学习任务。

GCN基础模型概述与实现（Python）

图卷积神经网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。GCN可以利用图结构中节点之间的关系进行信息传播和特征学习，适用于节点分类、图分类和节点嵌入等任务。本文将详细介绍GCN的基本模型概述、图卷积的基本计算方法、邻接矩阵的变换以及GCN的变换原理，并提供相应的Python代码实现。

一、GCN基本模型概述
GCN的基本模型是由Kipf和Welling在2016年提出的，它是一种半监督学习模型，可以在节点分类任务中进行训练。GCN的基本模型由多层图卷积层组成，每一层的输出作为下一层的输入，最后一层输出的节点特征可以用于节点分类。

二、图卷积的基本计算方法
图卷积的基本计算方法可以通过以下公式表示：
H(l+1)=σ(D^−12A^D^−12H(l)W(l)) H^{(l+1)} = \sigma(\hat{D}^{-\frac{1}{2}}\hat{A}\hat{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)}) H<

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图神经网络实战（7）——图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)详解与实现
盼小辉丶的博客
04-03 2万+
图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 架构由 Kipf 和 Welling 于 2017 年提出，其理念是创建一种适用于图的高效卷积神经网络。在本节中，我们将讨论 Vanilla GNN 架构的局限性，并详细介绍 GCN 的工作原理，通过使用 PyTorch Geometric 在 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集上实现 GCN 来验证其性能。
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追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
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GNN 系列：图神经网络的“开山之作”GCN模型
Datawhale
08-04 3056
c点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号 第一时间获取价值内容 【导读】这是我们介绍图神经网络的第一篇文章，取自Kipf et al. 2017，文章中提出的模型叫Graph Convolutional Network(GCN)，个人认为可以看作是图神经网络的“开山之作”，因为GCN利用了近似的技巧推导出了一个简单而高效的模型，使得图像处理中的卷积操作能够简单得被用到图结构数据...
【图结构】之图神经网络GCN详解
qq_41995574的博客
09-01 1万+
作者：張張張張 github地址：https://github.com/zhanghekai 【转载请注明出处，谢谢！】 一、GCN诞生的由来 \qquadCNN系列： 做图像识别时，对象是图片，是一个二维的结构，于是人们发明了CNNCNNCNN这种神奇的模型来提取图片的特征。CNNCNNCNN的核心在于它的kernelkernelkernel，kernelkernelkernel是一个个小窗口...
GCN模型python代码
weixin_42576186的博客
02-11 385
GCN(图卷积网络)是一种针对图形数据进行学习的深度学习模型，通常用于图分类和图生成等任务。 以下是一个简单的GCN模型的Python代码示例： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GCN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hid...
GCN（二）GCN模型介绍
vincent_duan的专栏
09-02 7612
上一节介绍了处理cora数据集，以及返回的结果： features：论文的属性特征，维度2708×14332708 \times 14332708×1433，并且做了归一化，即每一篇论文属性值的和为1. labels：每一篇论文对应的分类编号：0-6 adj：邻接矩阵，维度2708×27082708 \times 27082708×2708 idx_train：0-139 idx_val：200-499 idx_test：500-1499 这一节介绍GCN的模型。 GCN 模型 model: impor
st-Gcn训练跳绳识别模型六：YOLOv8-Pose 和 ST-GCN 实现实时跳绳计数器应用
最新发布
a_Loki的博客
07-18 479
本文介绍了一个基于YOLOv8-Pose和ST-GCN模型的实时跳绳计数器开发方案。系统通过摄像头实时捕捉视频，利用YOLOv8-Pose检测人体17个关键点，ST-GCN模型进行动作识别，结合脚踝y坐标变化实现跳绳计数。PyQt6构建的用户界面支持视频显示、状态监控和计数功能。关键创新点包括：1）多模型协同工作流程；2）基于Savitzky-Golay滤波的脚踝轨迹平滑算法；3）双阈值（预测次数和置信度）的跳绳状态判定机制。系统配置参数可调，适用于不同应用场景，为运动分析和健康监测提供了实用解决方案。
使用Python实现深度学习模型：图神经网络（GNN）
Echo_Wish
06-26 1016
数据准备：准备图结构数据。数据预处理：处理图数据以便输入到GNN模型中。模型构建：使用深度学习框架构建GNN模型。模型训练和评估：训练模型并评估其性能。在本文中，我们介绍了如何使用Python实现一个简单的图神经网络模型。我们从数据准备、数据预处理、模型构建和模型训练等方面详细讲解了GNN的实现过程。通过本文的教程，希望你能理解GNN的基本原理，并能够应用到实际的图结构数据中。随着对GNN和图数据的进一步理解，你可以尝试实现更复杂的模型和应用场景，如节点分类、图分类和链接预测等。
人工智能任务17-关于GNN与GCN建模流程实例，包括GNN与GCN的原理，完整的代码实现过程
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11-01 1284
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种能够直接处理图结构数据的深度学习模型。这类模型特别适合于那些天然具有复杂相互连接的数据集，比如社交网络中的用户关系、分子结构中不同原子间的化学键等。在近年来的人工智能研究领域里，GNN 已经成为了分析和理解这些非欧几里得空间内信息传递模式不可或缺的技术之一。图神经网络是指一类基于图论的机器学习架构，其设计目的是为了从节点特征以及边（即节点之间的连接）上提取有用的信息。
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深度学习实战35-图卷积神经网络GCN模型的搭建与应用
微学AI的博客
06-05 2027
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战35-图卷积神经网络GCN模型的搭建与应用，GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，它可以捕捉节点之间的拓扑关系和局部特征，并进行图级别的预测和分类任务。下面将介绍如何搭建并应用GCN模型。
图卷积神经网络模型----GCN
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一、傅里叶变换与拉普拉斯变换 傅里叶变换是一种线性的积分变换，这种变换是从时间转换为频率的变换或其相互转换。（原因：我们将信号分解为频域里各种不同频率的信号，又由于频域分析具有很多时域所不具有的特点，故可以比较方便的对原信号进行分析。） 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41455378 时域中的信号，我们可以构造一个三角函数之和： 其中傅里叶级数如下图所示： 其中=又称为...
B.图算法：图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
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11-18 1400
ICLR2023的评审结果已经正式发布！今年的ICLR2023共计提交6300份初始摘要和4922份经过审查的提交，其中经过审查提交相比上一年增加了32.2%。在4922份提交内容中，99%的内容至少有3个评论，总共有超过18500个评论。按照Open Review评审制度，目前ICLR已经进入讨论阶段。官网链接：https://openreview.net/group?1、AI应用应用，例如：语音处理、计算机视觉、自然语言处理等2、深度学习和表示学习3、通用机器学习4、生成模型。
传统模型用腻了？GCN图卷积神经网络一键实现西储大学轴承故障诊断！发文新思路！
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04-04 2003
然后，对最佳IMF分量的9个指标进行计算，分别是：均值，方差，峰值，峭度，有效值，峰值因子，脉冲因子，波形因子，裕度因子（对应特征1-9），类别即故障类型，都已经整理好放在了Excel里，如下图所示！取官方下载的驱动端（DE）振动数据，分别为97.mat、107.mat、120.mat、132.mat、171.mat、187.mat、199.mat、211.mat、224.mat、236.mat，即转速为1750时的10种故障诊断类型（包括正常情况），并将所有的数据和类别综合到一个变量中。
【爆火的图神经网络模型】GCN/GraphSAGE/GAT
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Graph Network 1. GCN 节点特征的更新公式： H(l+1)=σ(D~−12A~D~−12H(l)W(l)) H^{(l+1)}=\sigma\left(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}} \tilde{A} \tilde{D}^{-\frac{1}{2}} H^{(l)} W^{(l)}\right) H(l+1)=σ(D~−21​A~D~−21​H(l)W(l)) 其中 D~\tilde{D}D~相当于加上了自环后的度矩阵，A~\tilde{A}A~相当于加上了自环后的
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前言：自ICLR2017首次提出图卷积神经网络（GCN）的概念，该模型在节点分类、边预测等任务上表现出了出色的性能。在传统因子选股模型中，常常将股票视为独立的个体，但事实上股票之间存在错综复杂的关系，使用GCN能将股票间的关系作为增量信息纳入预测模型，具有一定的提升价值和启发意义。对于股票间关系的影响，学者进行了众多研究，在之前的文章中提及的REST模型就对于股票关系图进行了建模，取得模型性能的提...
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