GCN网络结构代码显示

以下是使用PyTorch实现的简单GCN网络结构代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, out_dim)
        
    def forward(self, x, adj):
        # x: [N, in_dim], adj: [N, N]
        x = F.relu(self.fc1(torch.mm(adj, x)))
        x = self.fc2(torch.mm(adj, x))
        return x

其中，`in_dim`表示输入特征的维度，`hidden_dim`表示隐藏层的维度，`out_dim`表示输出特征的维度。`x`表示节点的特征矩阵，`adj`表示邻接矩阵。在`forward`函数中，我们首先将邻接矩阵乘以输入特征矩阵，然后通过一个线性变换和ReLU激活函数得到隐藏层特征矩阵，最后再通过一个线性变换得到输出特征矩阵。

相关问题

gCn图神经网络代码

GCN图神经网络的代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GraphConvolution(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(GraphConvolution, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(input_dim, output_dim))
        self.bias = nn.Parameter(torch.FloatTensor(output_dim))

    def forward(self, adjacency, feature):
        support = torch.mm(feature, self.weight)
        output = torch.mm(adjacency, support) + self.bias
        return output

class GcnNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=1433):
        super(GcnNet, self).__init__()
        self.gcn1 = GraphConvolution(input_dim, 16)
        self.gcn2 = GraphConvolution(16, 7)

    def forward(self, adjacency, feature):
        h = F.relu(self.gcn1(adjacency, feature))
        logits = self.gcn2(adjacency, h)
        return logits

这段代码定义了一个基于GCN的图神经网络模型。首先，它定义了一个GraphConvolution类，用于实现图卷积运算。在该类中，通过两个参数weight和bias来定义图卷积的权重和偏置。然后，在forward函数中，通过输入的邻接矩阵（adjacency）和特征矩阵（feature）进行图卷积操作，并返回输出结果。接着，定义了一个GcnNet类，该类包含两个GraphConvolution层。在forward函数中，通过两个GraphConvolution层对输入进行图卷积计算，并使用ReLU作为激活函数。最后，返回模型的输出结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图神经网络（二）—GCN-pytorch版本代码详解](https://blog.csdn.net/weixin_44027006/article/details/124100199)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [GCN-图卷积神经网络算法简单实现（含python代码）](https://blog.csdn.net/weixin_50706330/article/details/127504596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

shift-gcn网络结构

Shift-GCN是一种图卷积神经网络（GCN）结构，用于图像分割任务。它通过在空间维度上进行平移，实现了对图像的多尺度特征提取。Shift-GCN的网络结构包括多个Shift模块，每个Shift模块由三个卷积层组成，其中第一个卷积层用于特征的压缩，第二个卷积层用于特征的升维，第三个卷积层用于计算特征的相似度。Shift-GCN通过多个Shift模块的堆叠，实现了对图像的多层次特征提取和多尺度特征融合。由于Shift-GCN能够有效地提取多尺度特征，因此在图像分割任务中取得了较好的性能。