【摘 要】
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近年来,随着数据量的积累,计算机算力和储存能力的提高,深度学习得到了快速的发展,引起众多研究者的关注。在深度学习中,卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）发挥着举足轻重的作用,CNN的成功的原因主要是能够利用卷积和池化进行高层次的特征提取。然而,CNN一般对常规的具有欧式结构的数据进行处理。受到CNN的思想的启发,加上图表示学习能力的提高。图卷积神经网络
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近年来,随着数据量的积累,计算机算力和储存能力的提高,深度学习得到了快速的发展,引起众多研究者的关注。在深度学习中,卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）发挥着举足轻重的作用,CNN的成功的原因主要是能够利用卷积和池化进行高层次的特征提取。然而,CNN一般对常规的具有欧式结构的数据进行处理。受到CNN的思想的启发,加上图表示学习能力的提高。图卷积神经网络（Graph Neural Networks,GCN）出现在深度学习领域中,但是GCN以及GNN的其他模型在进行任务时取得的精度并不是很高,具有很大的提升空间;并且大多数模型做到2至6层,继续加深,模型的精度就会降低。为解决这个问题,这就启发我们寻找一些方法来加深网络的深度,并能把模型的精度提上去。这也是当下很多学者关注的一个问题。本文的研究工作主要有三个部分,第一部分主要是对GCN不行加深的原因进行讨论,从过平滑,过拟合,梯度消失,模型耦合等几个方面进行分析,实验分析表明:GCN聚合信息的方式使得图局部信息的丢失,这是GCN不能加深的重要原因。第二部分引入解决方法,一个是选用合适的归一化方法;另外一个是提出合适的衡量节点重要性的指标,体现出节点的差异性。第三部分,将空域和频域的GCN进行结合,同时关注图的局部信息和整体信息,并在Cora,Pubmed和Citeseer三个数据集上进行实验,然后对比实验结果,发现新的网络无论在精度还是深度上都取得了突破。
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