gcn的输入是什么，样本是什么样的，输出是什么，都是多少维度

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于处理图数据的神经网络。GCN的输入是一个邻接矩阵（或称为邻接表），表示图中各节点之间的连接关系。此外，还需要一个特征矩阵，表示每个节点的特征向量。这两个矩阵相乘即可得到GCN的输入。

GCN的样本是图中的节点，每个节点的特征向量表示该节点在图中的属性信息。通常情况下，节点的特征向量是通过手动设计或者自动学习得到的。

GCN的输出也是一个节点数×特征向量维度的矩阵，表示经过GCN处理后每个节点的特征向量。其中，节点数和特征向量维度分别对应输入的特征矩阵的行数和列数。

相关问题

gcn的隐藏层是什么，gcn里面权值共享的部分是哪部分，gcn怎么使输入的维度跟输出的维度不一样的

1. GCN的隐藏层是指通过对邻居节点的信息进行聚合得到的节点表示向量，也可以理解为是GCN的中间层，位于输入层和输出层之间。

2. GCN里面权值共享的部分是指对于每个节点，其邻居节点的聚合权重矩阵是相同的，即对于每个节点，其邻居节点的聚合权重矩阵是共享的。

3. GCN可以通过对输入特征矩阵进行线性变换，将输入特征矩阵转化为与隐藏层节点表示向量相同的维度，从而使得输入的维度跟输出的维度相同。也可以通过将隐藏层节点表示向量进行线性变换，将其转化为与输出特征矩阵相同的维度，从而使得输入的维度跟输出的维度不一样。

GCN的输入输出是什么

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图数据的深度学习模型。它通过对图结构进行卷积操作来学习节点的表示，从而实现对图数据的分类、聚类等任务。

GCN的输入通常包括两部分：
1. 图结构：表示为邻接矩阵或者边列表的形式，用于描述节点之间的连接关系。
2. 节点特征：表示每个节点的特征向量，可以是节点的属性信息或者其他自定义的特征。

GCN的输出是对每个节点的表示向量，可以用于后续的任务，如节点分类、链接预测等。