图神经网络之GCN原理、示例及代码实现 - 知乎
本文篇幅较长，涉及内容较多，从不同角度详细解释了GCN的基本原理，并且为了帮助理解，设置了 手动计算例子，一定要耐心看下去，文中公式部分也一定要自己尝试推导一遍，加深理解 …
图卷积网络 (Graph Convolutional Networks, GCN)详细介绍
Aug 20, 2025 · 本文介绍了图卷积网络（GCN）的基本概念和工作原理，它能处理图数据并利用结构信息。 GCN常用于节点分类、链接预测等任务。
图神经网络必读的 5个基础模型: GCN, GAT, GraphSAGE, GAE, …
Sep 20, 2024 · 图神经网络（GNN）在处理非结构化数据上表现突出，涵盖GCN、GraphSAGE、GAT及DiffPool等模型。 GCN擅长编码图结构信息但受限于内存；GraphSAGE通过采样解决 …
MGzhou/gcn-model: 图卷积网络模型代码 - GitHub
GCN 是2016年发表的模型，论文名称是《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》（图卷积网络的半监督分类）。 参考 《深入浅出图神经网络：GNN …
一文让你看懂图卷积神经网络（GCN）！！！ - 知乎
图卷积网络（GCN）入门详解本文主要分为两部分，第一部分介绍什么是GCN并给出传递函数，第二部分将进行详细的数学推导。
图卷积网络（GCN）基础 | WinstonChen's Homepage
Nov 12, 2024 · 图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是图神经网络中最经典和常用的模型之一。 它将传统卷积操作推广到图结构上，用于捕捉节点间的结构化信息。
【图神经网络】 GCN原文精讲（全网最细致篇）-CSDN博客
Nov 13, 2024 · 读者可以根据个人需求选择感兴趣的内容进行学习。 本章节详尽解读了“GCN模型”的原始论文，适合希望深入了解的读者。 对于零基础或初学者，推荐阅读我编写的入门内 …
图模型系列1：一文搞懂GCN - 知乎
GCN（Graph Convolution Network 图卷积网络）是相对于 CNN 而言的，CNN广泛应用于图像中，图像表示的是一个矩阵信息，即每个像素都紧邻着8个其他像素，形状规则。
GCN（图卷积神经网络）详解 - CSDN博客
Nov 19, 2024 · 而这篇文章介绍的图卷积神经网络是GNN中的一种技术。 图卷积 神经网络 (Graph Convolutional Networks, GCN)在 2017 年被提出，为了处理“图类型”的数据， GCN不要求输入 …
图卷积神经网络（GCN）：从原理到实践
Feb 16, 2024 · 图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。 它通过在节点上应用卷积操作，提取图的特征并进行分类或回归 …