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DyGLib库:作为一个统一的工具库,用于可重现、可扩展和可靠的连续时间动态图学习,具有标准的训练流程、易于扩展的编码接口和全面的评估协议。这个库为研究人员提供了设计新的动态图学习框架的新视角,并鼓励更多的研究人员深入研究这一领域。 Scaling Up Dynamic Graph Representation Learning via Spiking Neural Networks(...
方法:论文提出了一种基于Transformer的动态图学习架构(DyGFormer)和一个统一的库(DyGLib),以促进动态图学习的发展。DyGFormer通过邻居共现编码方案和补丁技术来捕捉节点之间的关联和长期时序依赖。DyGLib作为一个工具包,提供了可复现、可扩展的连续时间动态图学习的训练流程、编程接口和评估协议。
编者按:动态图的表示学习是现实世界动态网络研究中的重要组成部分。其不仅需要抓住节点特征和相关关系,而且需要对一段连续时间上的动态变化建模。本文针对动态图表示学习的两篇工作,介绍了目前常用的方法,并提…
三大顶会看动态图表示学习 作者| 王春辰 学校| 北京邮电大学 研究方向 | 图神经网络及其应用 鉴于网络挖掘在现实生活中的丰富应用,以及近些年网络表示学习的兴起,网络嵌入已经成为学术界和工业界日益关注的研究热点。 网络嵌入的目的是将节点嵌入到低维空间中,同时捕捉网络的结构和性质。虽然已经提出了很多很有前途的...
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1. 文章提出了一种用于OD需求预测的连续时间动态图表示学习框架。与以往的研究不同,文章的方法维护连续时间节点表示,并在有大量交通出行时可用时连续更新它们。由于可以在极细的时间尺度上了解台站的演化动态,因此文章所提出的方法预测精度较高。 2. 文章提出了一种分层的消息传递模块来对站点间的空间交互进行建模。
状态图本质上就是一个状态机或是状态机的特殊情况。由表示状态的节点和表示状态之间转换的带箭头的直线组成。 1.1认识状态的概念和分类: 1.2状态图组成还包括: 2、活动图: 活动图是另一个种动态视图,描述动作和动作导致对象状态改变的结果,而不用考虑引发状态改变的事件。