图卷积神经网络模型结构

图卷积神经网络的模型结构通常包括以下几个部分：

1. 输入层：将图数据表示成一个邻接矩阵和一个特征矩阵，其中邻接矩阵描述了图的拓扑结构，特征矩阵描述了每个节点的特征。

2. 卷积层：利用邻接矩阵和特征矩阵对节点特征进行卷积操作，从而实现信息的传递和特征的更新。具体来说，卷积操作将每个节点的特征与其邻居节点的特征进行加权求和，并通过激活函数进行非线性映射，得到更新后的节点特征。

3. 池化层：对于图数据中较大的图，可以采用池化操作对图进行降维，以减少计算量和内存占用。

4. 全连接层：将卷积层和池化层得到的特征进行拼接或加权求和，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

5. 输出层：输出模型的预测结果或损失函数。

需要注意的是，不同的图卷积神经网络模型可能会有不同的结构和参数设置，例如GCN、GraphSAGE等。