GCN：图卷积网络PPT资源介绍
资源描述
本仓库提供了一份关于图卷积网络（Graph Convolution Network, GCN）的PPT资源。图卷积网络是一种用于图数据的深度学习模型，它扩展了传统的卷积神经网络（CNN）到图结构数据。通过在图上定义卷积操作，GCN能够对节点进行特征提取和表示学习，从而有效地处理图结构数据。
资源内容概述
1. 图表示
首先，将图数据表示为邻接矩阵或邻接列表的形式，其中每个节点表示为一个特征向量。
2. 特征传播
对于每个节点，将其特征与其邻居节点的特征进行聚合，可以使用邻居节点的均值、最大值或拼接等操作。
3. 线性变换
将特征聚合后的结果与一个权重矩阵相乘，进行线性变换，以捕捉节点的局部结构信息。
4. 非线性激活
对线性变换后的结果应用非线性激活函数，如ReLU，以增强模型的表达能力。
5. 迭代传播
重复进行2-4步骤，直到达到所需的层数或收敛条件。
6. 输出预测
最后，可以在最后一层的节点特征上应用全局池化操作（如平均池化或最大池化），然后将结果输入到一个全连接层进行分类或回归预测。
注意事项
这只是图卷积网络的基本步骤，实际的实现可能会包含更多的技巧和细节。
适用人群
本资源适合对图卷积网络感兴趣的研究人员、学生以及希望了解图数据处理技术的开发者。
使用建议
建议在阅读PPT的同时，结合实际代码实现，如Kipf & Welling 2017年的开源代码库或PyTorch Geometric，以加深对图卷积网络的理解。
希望这份资源能够帮助你更好地理解和应用图卷积网络！