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GCN更新

时间: 2025-04-28 07:25:31 浏览: 17

### 关于GCN (Graph Convolutional Network) 的最新更新和进展 #### 新型架构的发展近年来，图神经网络领域不断涌现出新的模型和技术来改进传统的GCN。例如，GAT（Graph Attention Networks）引入注意力机制到节点间的信息传递过程中，使得不同邻居节点的重要性得以差异化处理[^1]。 #### 训练方法的进步针对传统GCN存在的过平滑问题以及深层网络难以有效训练的问题，研究者们提出了多种解决方案。一种典型的方法是在每一层加入残差连接以促进梯度流动；另一种则是通过设计特殊的正则化项防止过度拟合并保持特征多样性[^2]。 #### 应用场景拓展除了经典的半监督分类任务外，现代GCN已经被广泛应用于推荐系统、药物发现等多个实际场景当中。特别是在生物医学数据挖掘方面表现尤为突出，能够帮助科学家更深入地理解分子相互作用关系及其潜在功能[^3]。 ```python import torch from torch_geometric.nn import GATConv, GCNConv class ImprovedGCN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(ImprovedGCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) self.attention_layer = GATConv(hidden_dim, hidden_dim) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index # 使用GCN进行初步特征提取 x = self.conv1(x, edge_index).relu() # 加入Attention Layer增强表达能力 x = self.attention_layer(x, edge_index).relu() return self.fc(x) ```

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