# 图卷积算法
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通过图结构数据中部分有标签的节点数据对卷积神经网络结构模型训练，使网络模型对其余无标签的数据进行进一步分类
keras版的图卷积网络
这是Keras版的Gcn代码，有助于理解图卷积网络，配合原版的论文看起来会比较不错。
GCN：图卷积网络PPT资源
图卷积网络扩展了CNN到图结构数据，通过在图上定义卷积操作对节点进行特征提取和表示学习。图数据表示为邻接矩阵或邻接列表，节点特征
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图卷积神经网络从入门到实战
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图卷积神经网络的资料
Python图卷积网络相关文献汇总
图卷积网络相关文献汇总，GraphConvolutionalNetworks(GCNs)
分布式图卷积神经网路
这项工作的目标是研发一个训练图卷积网络(GCNs)的完全分布式算法框架。该方法能够利用输入数据的有意义的关系结构,这些数据是由一
理解图卷积网络的节点分类
在过去的十年中,神经网络取得了巨大的成功。但是,只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体,而现实世界中的许多数据都具有
GCN图卷积网络的理解.docx
本文中有两个gif图需要将文件使用html的方式打开才可以看到，主要介绍了本人对图卷积网络的形象化的理解，希望能够帮助到大家共同
基于融合元路径的图卷积异质信息表示学习算法
近年来，网络表示学习（Network Representation Learning，NRL）作为一种在低维空间中表示节点来分析