semi GNN
时间: 2025-03-09 21:08:31 浏览: 38
### 半监督图神经网络简介
半监督学习是一种利用少量标注数据和大量未标注数据来进行训练的方法。在图神经网络(GNNs)中,这种技术被广泛应用以处理复杂的关系型数据结构[^1]。
#### 图神经网络中的消息传递机制
在一个典型的图神经网络架构里,每一层通过聚合邻居节点的信息来更新当前节点的状态向量。假设网络层数为 \( L \),则整个过程可以通过定义每层的操作函数实现。对于第 \( l \) 层来说,其状态转移方程可写作:
\[ H^{(l)} = f(H^{(l-1)}, A), \]
其中 \( H^{(0)}=X \) 表示初始特征矩阵即输入层,\( A \) 是邻接矩阵代表节点间连接关系,而 \( f(\cdot,\cdot) \) 则指定了具体的传播规则[^2]。
```python
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class SemiSupervisedGCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(SemiSupervisedGCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
h = self.conv1(x, edge_index)
h = F.relu(h)
h = F.dropout(h, training=self.training)
out = self.conv2(h, edge_index)
return F.log_softmax(out, dim=1)
```
此代码片段展示了如何构建一个简单的两层图形卷积网络用于解决分类任务。该模型接收包含顶点属性 `data.x` 和边索引 `edge_index` 的 PyTorch Geometric 数据对象作为输入,并返回经过 softmax 处理后的预测标签概率分布。
#### 应用实例:3D 物体识别
除了传统的二维图像领域外,GNN 还能应用于三维物体建模与分析。例如,在某些研究工作中,研究人员提出了基于球面 CNN 的方法,这种方法能够有效地捕捉非欧几里得空间内的几何特性并将其转化为可用于机器学习算法的形式。具体而言,这些工作采用极坐标系下的局部区域划分策略,从而使得所设计的滤波器具备旋转不变性和尺度适应性的特点[^3]。
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