GCN的pytorch

GCN是图卷积网络（Graph Convolutional Network）的缩写，用于在图结构中提取特征。对于拓扑结构图，无法像卷积神经网络（CNN）那样直接利用卷积来提取特征，因此需要使用其他方法。GCN采用了傅立叶变换的方式来提取拓扑结构图中的特征。

在PyTorch中，GCN的实现可以参考《Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition》一文中的代码。其中，GCN的空间卷积部分使用了类似CNN卷积公式的表达，但其具体实现细节暂未明确。

结合前面的论述，我们可以得出GCN的PyTorch表达式为：
g * x = U ( U^T g ⋅ U^T x)
其中，g是filter函数，即卷积核。

总结起来，GCN是一种在图结构中提取特征的网络，采用了傅立叶变换的方式。在PyTorch中的实现可以参考相关论文中给出的代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【机器学习】图卷积网络GCN的原理及Pytorch实现](https://blog.csdn.net/qq_36643449/article/details/123529791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基础GCN图卷积层的pytorch的三种实现。](https://blog.csdn.net/m0_38052500/article/details/116463338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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