class ST_GNN_Model(torch.nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, n_nodes,gru_hs_l1, gru_hs_l2, heads=1, dropout=0.01):super(ST_GAT, self).__init__()self.n_pred = out_channelsself.heads = headsself...
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。 ...
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...
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...
基于GNN 的方法:大多数 GNN 模型在静态图中学习节点表示。 GAT是选择的基于最近的图快照的方法。此外, GATensemble 在每个图快照中应用 GAT,然后使用集成机制生成最终预测。 STAR [Xu et al., 2019] 是一个时序图神经网络。 对于静态图的方式,采用的是最近的图作为输入。结果如下: ST-GNN 本文提出的时空感...
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。
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。
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。
3.时空卷积图神经网络(ST-GNN) 由于学习无线脉冲响应(IIR)是不实际的,文章应用FIR时空图滤波器。ST-GNN由L层组成,每层都包含一组时空图滤波器以及逐点非线性激活函数。第l层的输入为前一层的输出,第l层的输出定义如下 其中,表示第l层输出中的特征个数。值得注意的是,上式处理的时变图信号在时间上是连续的...