陨星落云的博客

理解图卷积网络的节点分类在过去的十年中，神经网络取得了巨大的成功。但是，只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体，而现实世界中的许多数据都具有非欧几里得的底层图形结构。数据结构的不规则性导致了图神经网络的最新发展。在过去的几年中，正在开发图神经网络的各种变体，其中之一就是图卷积网络（GCN）。GCN也被视为基本的图神经网络变体之一。在本文中，我们将更深入地研究由Thomas Kipf和Max Welling开发的图卷积网络。我还将在使用NetworkX构建第一个图形时给出一些非常基本的示例。

Python包 - networkxnetworkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出...

In [1]: import networkx as nxIn [3]: import matplotlib.pyplot as pltIn [4]: G = nx.Graph()In [5]: G.add_nodes_from([1,2,3])In [6]: nx.draw_networkx(G);plt.show()两种添加单边的方法In [7]: G.add_edg...

>>> import matpltlib.pyplot as plt>>> import networkx as nx # 创建图>>> G = nx.Graph() # 添加节点>>> G.add_node("A") # 显示图节点>>> nx.draw(G);plt.show()结果：...

>>> import networkx as nx>>> G = nx.Graph()>>> G.add_node("A")>>> G.add_nodes_from(["B","C"])>>> G.add_edge("A","B")>>> G.add_edges_from([("B...