18、图自编码器与变分图自编码器：用于链接预测的深度学习模型

图自编码器与变分图自编码器：用于链接预测的深度学习模型

在深度学习领域，图自编码器（Graph Autoencoder, GAE）和变分图自编码器（Variational Graph Autoencoder, VGAE）是用于图数据链接预测的强大工具。下面将详细介绍它们的原理、构建方法以及如何在实际数据集上进行训练和应用。

1. 图自编码器（GAE）

GAE是一种生成模型，用于估计和预测图数据中的链接。它的结构与典型的自编码器类似，但网络的每一层都是图神经网络（GNN），如GCN或GraphSAGE网络。

1.1 定义图自编码器

• 编码器（Encoder） ：将输入数据转换为低维的潜在表示。以下是实现编码器的代码：

from torch_geometric.nn import GCNConv
class GCNEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, layers, latent_dim):
        super().__init__()
        self.conv0 = GCNConv(input_size, layers[0])
        self.conv1 = GCNConv(layers[0], layers[1])
        self.conv2 = GCNConv(layers[1], latent_dim)
    def forward(self, x, edge_index):