传统神经网络处理的是欧氏空间数据,而图数据是非欧氏空间的,因此需要新的处理机制。 消息传播模式是图神经网络中流行的处理方式,包括邻居聚合和节点更新两个步骤,可获取节点的高阶邻居信息。 图神经网络的常见模型有:图卷积神经网络(GCN)、图注意力网络(GAT)、循环图神经网络(GGNN)和基于自编码器的图神经网络(SDNE)...
提出一个基于图泛化卷积神经网络的深度文档聚类模型(generalization graph convolutional neural network-deep document clustering,GGCN-DDC),同时实现文本表示学习和无监督文档分类.该模型首先将每个文档建模为文本图ꎻ然后采用泛化卷积层学习更有区分力的文档词特征表示和文档表示ꎻ最后通过文档聚类损失和文档图重建损失...
专利权项:1.一种基于图神经网络的雷电定位点云聚类模型的训练方法,其特征在于,包括以下步骤:SA1、对指定时间段上定位站所监测得到的雷电发生位置点云进行预处理,获取点云的图结构数据G;获取点云对应的雷暴云团标注结果;结合点云的图结构数据和雷暴云团标注结果构建学习样本;G={V,ε,X,A};其中,V表示点云中的...
9.4因子图与和积算法 如果 先求和再乘积谢谢!第10章人工神经网络《机器学习》胡晓10.1神经元及基本模型 神经元(Neuron)是人脑神经系统的基本单元,负责接收和传递神经信号 通过突触(Synapse)与下一层神经元的树突连接起来,从而构成基本神经通路。美国心理学家FrankRosenblatt提出的感知机模拟了神经元的细胞膜电位累加和激...
本文聚焦于多跳图神经网络,尝试将现有的低阶图神经网络模型扩展到高阶的多跳形式,以进行图嵌入特征表示学习。而此方法存在低下的计算效率和有限的多跳邻域表示能力两个问题,对于低下的计算效率问题,利用迭代方法来近似复杂邻域矩阵的幂运算,以实现近似线性计算复杂度;对于有限的多跳邻域表示能力问题,引入正则化马尔可夫...
本书包含4个部分:部分为机器学习基础,介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法;第二部分为参数化模型,讲解线性模型、神经网络等算法;第三部分为非参数化模型,主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种;第四部分为无监督模型,涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相...
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
基于数字化模型的航空发动机故障诊断与健康管理系统是航空发动机数字化智能化的重要应用,用于航空发动机状态监测和性能预估的数字化模型是健康管理系统的核心之一。本文给出了一种融合航空发动机领域知识与神经网络模型的策略,构建了内嵌物理约束的神经网络架构,基于该架构建立了用于航空发动机推力预估的数字模型。此外,给出了...
2引入多层感知机和模糊C均值聚类的侧信道能量攻击研究 3基于长短期神经网络的电力transformer故障诊断研究 方向:只要是计算机,人工智能大类就可以了 结合 高阶复杂网络及其应用 1-基于模糊认知图结合智能进化算法的高阶复杂系统建模方法研究 2-引入粗糙集结合图卷积模型的高阶复杂网络中社团发现方法研究 ...