GCN-ResNet-BiGRU

GCN-ResNet-BiGRU是一种结合了图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）、残差网络（Residual Network, ResNet）和双向循环神经网络（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的深度学习架构。它主要用于处理图数据结构的问题，比如社交网络分析、推荐系统、化学分子等领域的节点分类或链接预测。

- **图卷积网络（GCN）**：用于在图上进行特征提取，通过对邻域信息的加权聚合，捕捉节点的局部特征。
- **残差网络（ResNet）**：引入了残差块，解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络能够更深更有效率地学习。
- **双向循环神经网络（BiGRU）**：通过同时考虑过去和未来的信息，增强了模型对序列数据的理解能力，对于处理时间依赖的任务很有帮助。

这种组合通常会在每个层分别应用图卷积、残差连接和双向循环，然后将它们的输出结合起来，以提取丰富的图表示。这样的架构可以捕获复杂的图结构和节点间的动态交互。