MGNCL: 多层图卷积神经网络用于节点分类

class MGNCL(nn.Module): def init(self, nfeat, nhid, nclass, dropout): super(MGNCL, self).init()

    self.gc1 = GraphConvolution(nfeat, nhid)
    self.gc2 = GraphConvolution(nhid, nclass)
    self.dropout = dropout

该类是一个 PyTorch 模型，继承自 nn.Module。它定义了一个多层图卷积神经网络（MGNCL），用于图数据的节点分类任务。其中包括两个图卷积层（GraphConvolution），用于从输入特征中学习节点表示，并将其映射到预测的类别。dropout 参数用于控制模型的过拟合程度。