ST-GNN的Pytorch实现 首先要说明:为了用于演示我将使用大型科技公司的股市数据。虽然这些数据本质上不是图数据,但这种网络可能会捕捉到这些公司之间的相互依赖性,例如一个公司的表现(好或坏)可能反过来影响市场中其他公司的价值。但这只是一个演示,我们并不建议在股市预测中使用ST-GNN。 加载数据,直接使用yfinance里面...
我们下面使用简单的循环神经网络来绘制ST-GNN的组件 上面就是ST-GNN的基本原理,将GNN和序列模型(如RNN、LSTM、GRU、Transformers 等)结合。如果你已经熟悉这些序列和GNN模型,那么理论来说是非常简单的,但是实际操作的时候就会有一些复杂,所以我们下面将直接使用Pytorch实现一个简单的ST-GNN。 ST-GNN的Pytorch实现 首先...
上面就是ST-GNN的基本原理,将GNN和序列模型(如RNN、LSTM、GRU、Transformers 等)结合。如果你已经熟悉这些序列和GNN模型,那么理论来说是非常简单的,但是实际操作的时候就会有一些复杂,所以我们下面将直接使用Pytorch实现一个简单的ST-GNN。 ST-GNN的Pytorch实现 首先要说明:为了用于演示我将使用大型科技公司的股市数据。
图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法,比如将GNN与序列模型结合——时空图神经网络(Spatail-Temporal Graph),能够捕捉数据的时间和空间依赖性。 ...
通过将 PCA 嵌入巧妙整合到现有的 ST - GNN 和变换器架构之中,我们欣喜地见证了模型性能的显著提升。值得一提的是,PCA 嵌入独特的灵活性使得训练与测试之间的图结构能够自由变换,从而使得在一个城市中训练得到的模型能够在其他城市实现零样本预测,这无疑为时空模型的鲁棒性和泛化能力注入了强大动力,为交通预测领域...
通过将 PCA 嵌入巧妙整合到现有的 ST - GNN 和变换器架构之中,我们欣喜地见证了模型性能的显著提升。值得一提的是,PCA 嵌入独特的灵活性使得训练与测试之间的图结构能够自由变换,从而使得在一个城市中训练得到的模型能够在其他城市实现零样本预测,这无疑为时空模型的鲁棒性和泛化能力注入了强大动力,为交通预测领域...
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现 在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以...
通过将 PCA 嵌入巧妙整合到现有的 ST - GNN 和变换器架构之中,我们欣喜地见证了模型性能的显著提升。值得一提的是,PCA 嵌入独特的灵活性使得训练与测试之间的图结构能够自由变换,从而使得在一个城市中训练得到的模型能够在其他城市实现零样本预测,这无疑为时空模型的鲁棒性和泛化能力注入了强大动力,为交通预测领域...
通过将 PCA 嵌入巧妙整合到现有的 ST - GNN 和变换器架构之中,我们欣喜地见证了模型性能的显著提升。值得一提的是,PCA 嵌入独特的灵活性使得训练与测试之间的图结构能够自由变换,从而使得在一个城市中训练得到的模型能够在其他城市实现零样本预测,这无疑为时空模型的鲁棒性和泛化能力注入了强大动力,为交通预测领域...
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。