图卷积神经网络回归分析模型

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network，GCN）是一种用于图像分析的深度学习模型。与传统的卷积神经网络不同，GCN是专门为图像数据设计的。它可以处理非欧几里得结构的数据，例如社交网络、蛋白质分子结构等。GCN的核心思想是将图像数据表示为图形结构，然后通过卷积操作来提取图像的特征。在GCN中，每个节点都有一个特征向量，卷积操作会将每个节点的特征向量与其邻居节点的特征向量进行加权平均，从而得到新的特征向量。这个过程可以迭代多次，以提取更高级别的特征。最终，GCN可以将图像数据映射到一个低维空间中，以便进行分类或回归分析。

以下是一个基于PyTorch实现的图卷积神经网络回归分析模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCNRegressor(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):
        super(GCNRegressor, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_size)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.relu(self.conv2(x, edge_index))
        x = self.fc(x)
        return x