Python深度强化学习RL用GAT、GraphSAGE、GCN图神经网络PPO环境建模|附数据代码
作为在谷歌深耕机器学习、算法与数据挖掘的技术人，同时也在高校指导学生，我始终关注如何将前沿的图学习方法落地到实际的序贯决策场景。
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Python GCN图卷积神经网络分子亲脂性LogD预测附代码数据
本文基于图神经网络框架，构建多层图卷积网络对分子亲脂性（logD）进行回归预测。采用 Lipophilicity 数据集，将分子表示为图结构，节点为原子、边为化学键，通过三层图卷积与全局池化聚合整图特征，输出连续型 logD 值。
MATLAB图卷积神经网络GCN处理分子数据集节点分类研究
本文主要探讨了如何利用图卷积网络（GCN）对图中的节点进行分类。