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GCN-图卷积神经网络算法讲解（通俗版）
由于博主学疏才浅，经过一段时间学习，只能做到基础层面的理解，本文就较为通俗地讲解一下图卷积神经网络算法，下篇文章会讲解代码实现部分！文章目录GCN-图卷积神经网络算法介绍和算法原理1. GCN从何而来2. GCN是做什么的3. GCN算法的原理3.1 GCN的
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Pytorch实现GCN(基于Message Passing消息传递机制实现)
文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GCN网络3.1定义GCN层3.1.1消息传递阶段（message）3.1.2消息聚合阶段（aggregate）3.1.3节点更新阶段（update）3.1.4定义传播过程（propagate）3.1.5定义GCNConv层3.2定义GCN网络
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PyTorch+PyG实现图神经网络经典模型目录
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.
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图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现
由于图结构非常复杂且信息量很大，因此对于图的机器学习是一项艰巨的任务。本文介绍了如何使用图卷积网络(GCN)对图进行深度学习，GCN是一种可直接作用于图并利用其结构信息的强大神经网络。本文将介绍GCN，并使用代码示例说明信息是如何通过GCN的隐藏层传播的。读者将看到GCN如何聚合来自前一层的信息，以
