图卷积神经网络分类器

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Networks, GCNs）是一种用于处理图形数据的强大工具，特别适用于节点分类和图级任务，如社交网络分析、化学分子结构识别等。GCNs通过模拟卷积操作在图上进行信息传递和特征学习。它们通常包含三个核心步骤：

1. **邻域聚合**（Neighborhood Aggregation）：每个节点的信息不仅取决于自身的特征，还依赖于其邻居节点的特征。这一步通常会计算每个节点与其邻居的加权平均。

2. **卷积层**（Convolution Layer）：类似于图像中的卷积操作，将邻域信息转换到新的特征空间，提取出节点的局部表示。

3. **非线性变换**（Non-linear Activation）：应用激活函数（如ReLU）增加模型的表达能力。

GCN分类器的工作流程是输入图数据，经过多次图卷积层，然后可能是池化层（如果存在的话），最后连接全连接层进行分类预测。它能够捕捉到图结构中存在的复杂关系，提高模型在图数据上的泛化性能。