如何实现对自节点使用不同权重矩阵的图卷积层？

Question

如何实现对自节点使用不同权重矩阵的图卷积层？

我想实现下面所附的方程式。目前，我正在使用来自这里的实现。但对于自节点，它不使用不同的权重矩阵。

输入张量的形状为[256,17,2]，邻接矩阵张量的形状为[17,17]。

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方程式

Answer 1

我们可以使用标识matrix E作为自节点，对邻居节点使用1-E。就像在下面，

E = torch.eye(adjacentMatrix.size(0), dtype=torch.float)

output = torch.matmul(adjacentMatrix* E, (torch.matmul(input,Q))) + torch.matmul(adjacentMatrix * (1 - E), (torch.matmul(input,W)))

Q和W在这里是可以学习的