图卷积神经网络(GCN)理解与tensorflow2.0 代码实现附完整代码_资讯

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2024-05-25 09:14:21

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图(Graph)，一般用 $G=(V,E)$ 表示，这里的$V$是图中节点的集合，$E$ 为边的集合，节点的个数用$N$表示。在一个图中，有三个比较重要的矩阵：

度矩阵 $D$：维度为 $N\times N$ ，是一个对角矩阵，即只有对角线上不为零，其他位置元素都是 0 ，表示图中 N 个节点与其他节点相连的边的个数。对于无权图而言，$D_{ii}=\sum_j A_{ij}$ 。

邻接矩阵与度矩阵例子如下图所示：

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