澳洲研究生GCN网络毕业设计辅导

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　　图卷积网络(Graph Convolutional Network，简称GCN)是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN，图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律;

　　例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。

　　我们分成三步来理解图卷积神经网络：

　　第一步：发射(send)每一个节点，将自身的特征信息经过变换后发送给相邻节点。这一步是在对节点的特征信息进行抽取变换。

　　第二步：接收(receive)每个节点，将相邻节点的特征信息聚集起来。对节点的局部结构信息进行融合。

　　第三步：变换(transform)，将前面的信息聚集之后做非线性变换，增加模型的表达能力。

　　GCN模型具备的三种深度学习性质：

　　1)、层级结构(特征是一层一层抽取的，一层比一层抽象，一层比一层高级);

　　2)、非线性变换 (增加模型的表达能力，更方便我们理解);

　　3)、端对端训练(不需要再定义任何规则，只需要给图标记一个节点，让模型融合特征信息和结构信息即可。)

　　GCN四个特征：

　　1)、GCN 是对卷积神经网络在 graph domain 上的自然推广。

　　2)、它能同时对节点特征信息与结构信息进行端对端学习，是目前对图数据学习任务的最佳选择。

　　3)、图卷积适用性极广，适用于任意拓扑结构的节点与图。

　　4)、在节点分类与边预测等任务上，在公开数据集上效果要远远优于其他方法。

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