简介:图神经网络GNN与图卷积神经网络GCN的区别:GCN 图卷积神经网络代码
图神经网络GNN与图卷积神经网络GCN的区别:GCN 图卷积神经网络代码
随着大数据时代的到来,图神经网络(Graph Neural Network,简称 GNN)和图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,简称 GCN)作为深度学习领域的重要分支,在处理复杂图形数据时展现出了强大的能力。然而,尽管两者在处理图形数据上有许多相似之处,它们之间仍然存在一些关键差异。在这篇文章中,我们将深入探讨图神经网络(GNN)与图卷积神经网络(GCN)的区别,并通过代码示例来展示GCN的工作原理。
一、图神经网络(GNN)与图卷积神经网络(GCN)的区别
接下来,你可以使用以下代码构建一个简单的GCN模型:
pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric
在这个示例中,我们定义了一个名为
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.data import Data
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)
self.act = torch.nn.ReLU()
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = self.act(x)
x = self.conv2(x, edge_index)
x = self.act(x)
return x
GCN
的类,它继承了torch.nn.Module
基类。这个类包含两个GCN卷积层和一个ReLU激活函数。在前向传播方法中,我们首先将输入特征传递给第一个GCN卷积层,然后通过ReLU激活函数进行非线性变换。接下来,我们将输出传递给第二个GCN卷积层,再次通过ReLU激活函数进行非线性变换。最后,我们返回更新后的节点特征。