matlab图卷积神经网络代码

MATLAB提供了`Deep Learning Toolbox`工具箱，其中包括了图卷积神经网络（GCN）的实现。下面是一个使用GCN进行节点分类的示例代码：

% 加载数据
load('simpleGraph.mat','G','labels');

% 创建GCN
gcn = graphConvolutionLayer(16,'Bias',false);
gcn.Activation = 'relu';

% 创建分类器
fc = fullyConnectedLayer(max(labels),'Name','fc');
fc.OutputWeightsInitializer = 'glorot';

% 创建网络
layers = [ ...
    graphInputLayer(size(G.Nodes,1), 'Name', 'input')
    gcn
    globalAveragePoolingLayer('Name','pool')
    fc
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classoutput')];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData',{G,labels}, ...
    'ValidationFrequency',10, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false);

% 训练网络
net = trainNetwork(G,labels,layers,options);

在这个示例中，我们使用`simpleGraph.mat`中的数据来创建GCN。我们首先定义了一个`graphConvolutionLayer`对象，然后创建了一个分类器。接着，我们将这些层组合在一起来创建一个完整的GCN网络。最后，我们使用`trainingOptions`函数来设置训练参数，并使用`trainNetwork`函数来训练网络。

需要注意的是，这里的`simpleGraph.mat`数据是一个简单的无向图，包含了一个邻接矩阵和标签。如果你要使用不同的数据，需要根据数据的格式进行相应的修改。