gnn图分类
时间: 2025-05-28 14:05:43 浏览: 18
### 图神经网络在图分类任务中的应用
#### 背景介绍
近年来,随着深度学习技术的发展,图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)逐渐成为处理复杂结构化数据的重要工具之一。GNNs 的核心目标是通过对节点及其邻域的信息进行聚合操作,从而生成能够反映图结构特性的嵌入向量[^1]。
#### 基本原理
在图分类任务中,GNNs 主要通过以下方式工作:首先将输入图中的每个节点映射成低维空间内的特征向量;接着采用某种形式的消息传递机制更新这些初始特征;最后基于得到的整体表征完成预测任务。具体而言,常见的做法是对所有节点的隐藏状态取平均或者最大池化作为整张图的全局描述符,并将其送入全连接层以计算类别概率分布[^2]。
#### 方法改进
为了进一步提升模型表现力并克服传统架构可能存在的局限性,研究人员提出了多种创新策略。例如引入对比学习框架可以帮助增强所学到表示的质量,使得同类样本更加靠近彼此而不同类型的则拉开距离。这种方法不仅适用于完全标记的数据集场景下直接优化特定损失函数实现这一目的,也可以先在一个大规模未标注集合上进行预训练然后再迁移到目标任务上去获得更好的泛化能力[^3]。
另外值得注意的是,在实际工程实践中往往还会结合其他先进技术共同构建更为强大的解决方案。比如利用注意力机制动态调整邻居贡献权重、设计多尺度感知模块捕捉局部与全局模式差异等都是当前非常热门的研究方向[^4]。
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
class SimpleGCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(SimpleGCN, 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
# First convolution layer with ReLU activation function.
x = self.conv1(x, edge_index).relu()
# Second convolution layer without non-linearity since it's the last one before prediction.
x = self.conv2(x, edge_index)
return x
```
上述代码展示了一个简单版本的两层图卷积网络 (GCN),这是最基础也是最早提出的 GNN 架构之一。它可以用来解决诸如节点分类等问题,但对于完整的图级别分类,则需额外加入读出(readout)步骤来综合全部顶点信息形成单一固定长度矢量供后续决策使用。
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