gcn卷积网络matlab代码示例
时间: 2025-05-22 20:38:03 浏览: 10
以下是一个简单的GCN(图卷积网络)的MATLAB代码示例。这个代码实现了一个基本的两层GCN模型,并使用合成数据进行演示。
```matlab
% GCN (Graph Convolutional Network) 示例
% 导入必要的工具箱
if ~license('test', 'Deep_Learning_Toolbox')
error('Deep Learning Toolbox is required to run this example.');
end
% 合成一个简单的图
n = 10; % 节点数
A = zeros(n); % 邻接矩阵
for i = 1:n-1
A(i, i+1) = 1;
A(i+1, i) = 1;
end
A(1, n) = 1;
A(n, 1) = 1;
% 归一化邻接矩阵
D = diag(sum(A)); % 度矩阵
L = D - A; % 拉普拉斯矩阵
normalized_A = eye(n) - L / max(sum(L)); % 归一化后的邻接矩阵
% 节点特征
X = rand(n, 5); % 假设有5个特征
% 定义GCN层
layers = [
imageInputLayer([n 5 1], 'Name', 'input', 'Normalization', 'none'); % 输入层
fullyConnectedLayer(32, 'Name', 'fc1'); % 第一层全连接层,模拟卷积操作
reluLayer('Name', 'relu1'); % ReLU激活函数
fullyConnectedLayer(16, 'Name', 'fc2'); % 第二层全连接层
reluLayer('Name', 'relu2') % ReLU激活函数
fullyConnectedLayer(2, 'Name', 'fc3') % 输出层,假设是二分类问题
];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'MiniBatchSize', n, ...
'Plots', 'training-progress', ...
'Verbose', false);
% 合成标签
Y = categorical(randi([1, 2], [n, 1])); % 假设每个节点有两类标签
% 准备输入数据
data = arrayDatastore(X', 'IterationDimension', 3);
labels = categoricalDatastore(Y);
% 训练模型
net = trainNetwork(data, labels, layers, options);
% 测试模型
predictedLabels = classify(net, data);
accuracy = mean(predictedLabels == Y');
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy * 100), '%']);
```
### 上述代码解释:
1. **图的构造**:我们创建了一个简单的环形图,并生成了对应的邻接矩阵 `A`。
2. **归一化邻接矩阵**:通过拉普拉斯矩阵 `L` 和度矩阵 `D` 来计算归一化的邻接矩阵 `normalized_A`。
3. **节点特征**:为每个节点生成随机特征向量 `X`。
4. **GCN 层的定义**:通过 MATLAB 的深度学习工具箱中的 `fullyConnectedLayer` 和 `reluLayer` 构建两层 GCN。
5. **训练和测试**:我们生成了一些随机标签并训练模型,最后评估模型的准确率。
### 注意事项:
- MATLAB 的深度学习工具箱主要用于处理图像和序列数据,因此在实现 GCN 时需要将图卷积操作映射到全连接层。
- 实际应用中,可能需要更复杂的图结构和特征。
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