DCNN通过随机游走的概率转移矩阵作为aggregate的function,同时单个节点包含了所有aggregate的不同hip转移矩阵的结果。 随机游走的概率转移矩阵在这里定义为其中表示考虑到几阶邻域Pk=P1,...,Ph,其中P=D−1A,h表示考虑到几阶邻域 对于模型而言,分别考虑节点的1...h阶邻域,聚合方式为sum,则对于第i阶聚合后为PiX...
Diffusion-Convolutional Neural Networks 表示将各个节点信息∈RH×;F\inR^{H\timesF}∈RH×;F聚合的权重,是全为1的的向量;除以 NtN_tNt得到平均值。 WcW^cWc训练得到...;NtP^*_t\inR^{N_t\timesH\timesN_t}Pt∗∈RNt×H×;Nt,表示由 PtP_tPt组成的幂级数扩散卷积表示为 循环神经网络知识要点笔记 ...
(4)DCNN没有poling操作。 (5)The diffusion-convolutional representation is invariant with respect to node index rather than position; in other words, the diffusion-convolutional activations of two isomorphic input graphs will be the same. (6)这个图可以是加权的,也可以是不加权的;有向的或者无向的。...
简单的说,不像传统的卷积操作那样(scanning a "square" of parameters across a grid-structured input),the diffusion-convolution operation 通过在一个 graph-structured input 上处理每一个节点,来扫描一个传播过程,以此来构建一个隐层的表示(builds a latent representation by scanning a diffusion process across...
《Diffusion-Convolutional Neural Networks》论文阅读 阅读目录(Content) DCNN 主要思想: 过程图示1 过程图示2 论文内容 实验结果和缺点 杂谈 参考文献 回到顶部(go to top) DCNN主要思想:这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector ...
diffusion process:扩散过程 背景 交通流量预测属于时空预测的范围,难点如下: (1)对道路网络的复杂空间依赖性, (2)随路况变化的非线性时间动态变化以及 (3)长期预报的固有困难 我们建议将交通流建模为有向图上的扩散过程,并引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN),这是一种用于交通预测的深度学习框架,在交通流中纳入了时...
《DIFFUSION CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK: DATA-DRIVEN TRAFFIC FORECASTING》论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
We present diffusion-convolutional neural networks (DCNNs), a new model for graph-structured data. Through the introduction of a diffusion-convolution operation, we show how diffusion-based representations can be learned from graph-structured data and used as an effective basis for node classification...
Diffusion-Convolutional Neural Networks的主要创新点是什么? 该论文中提到的GNN是什么? Diffusion-Convolutional Neural Networks在哪个领域有应用? 背景 问题描述 对图数据结构进行建模 解决思路 这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector...
This is a TensorFlow implementation of Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network in the following paper: Yaguang Li, Rose Yu, Cyrus Shahabi, Yan Liu, Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting, ICLR 2018....