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GCN 邻接矩阵的处理.pdf

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gcn邻接矩阵的处理，普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效

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再谈空域卷积

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 刻画了节点之间的邻接关系，是特征聚合的依据，在空域卷积中的一类重要操作

就是对  进行处理，这里我们介绍如下两类：

① 特征融合(矩阵行列的加权求和)

② 线性变换(通常用于特征的升/降维)

③ 激活函数(增强非线性表达能力)

1. 标准化 2. 增强

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#使用tensorflow库实现GCN模型，将邻接矩阵和特征矩阵输入模型中进行嵌入。 import tensorflow as tf # 定义GCN模型 class GCN(tf.keras.Model): def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).init() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu") self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(output_dim) self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.5) def call(self, adj_matrix, feature_matrix, training=True): x = tf.matmul(adj_matrix, feature_matrix) x = self.dense1(x) x = self.dropout(x, training=training) x = self.dense2(x) return x # 定义GCN模型的超参数 input_dim = len(feature_names) hidden_dim = 64 output_dim = 32 # 创建GCN模型 model = GCN(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), metrics=[tf.keras.metrics.MeanSquaredError()]) # 训练模型 model.fit(x=(adj_matrix, feature_matrix), y=feature_matrix, epochs=100, batch_size=32)报错：ValueError: Models passed to `fit` can only have `training` and the first argument in `call` as positional arguments, found: ['feature_matrix'].

# 定义GCN模型 class GCN(tf.keras.Model): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu") self....

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