图卷积神经网络原理图

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network，GCN）是一种用于处理图结构数据的神经网络模型。其原理图可以描述如下：

1. 输入层：接收图结构数据作为输入，表示为一个图G = (V, E)，其中V表示节点集合，E表示边集合。
2. 特征提取层：每个节点通过相邻节点的信息进行特征提取。GCN中采用邻居节点的平均特征来更新每个节点的特征表示。具体计算公式为：h_v^l = σ(sum(h_u^{l-1}/sqrt(degree(u)))，其中h_v^l表示第l层中节点v的特征表示，σ表示激活函数，h_u^{l-1}表示第l-1层中节点u的特征表示，degree(u)表示节点u的度。
3. 层间传播层：将每个节点的特征通过邻居节点传播得到新的特征表示。具体计算公式为：h_v^l = σ(W^l * h_v^{l-1} + sum(h_u^{l-1}/sqrt(degree(u)))，其中W^l表示第l层的权重矩阵。
4. 输出层：将最后一层的特征表示进行分类或回归等任务。