图神经网络matlab代码

图神经网络是一种专门用于处理图数据的神经网络，它可以用于节点分类、链接预测、社区检测等任务。在Matlab中实现图神经网络需要用到Deep Learning Toolbox和Graph Learning Toolbox两个工具箱。其中Deep Learning Toolbox提供了深度学习相关的函数和工具，Graph Learning Toolbox则提供了用于图数据处理的函数和工具。

下面是一个基于Matlab实现的图卷积神经网络（GCN）的示例代码：

% 加载数据
load('cora.mat');

% 定义模型
layers = [
    graphConvolutionLayer(16,'Name','gcn1')
    reluLayer('Name','relu1')
    graphConvolutionLayer(7,'Name','gcn2')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','output')];

% 定义选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 1, ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(g, y, layers, options);

% 预测结果
pred = classify(net, g_test);
accuracy = sum(pred == y_test) / numel(y_test);

% 输出结果
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

% 相关问题：
% 1. 什么是图卷积神经网络？
% 2. 如何在Matlab中实现图卷积神经网络？
% 3. 什么是Deep Learning Toolbox？
% 4. 什么是Graph Learning Toolbox？