以前二维的表格数据的机器学习模型都做烂了,['线性回归','惩罚回归','K近邻','决策树','随机森林','梯度提升','支持向量机','神经网络'],还有现在常用的XGBoost,lightgbm,catboost,以及普通的神经网络MLP。至于LSTM,GRU,RNN,Transformer都是三维的数据,时间序列系列的预测。 现在继续学习新的数据类型的预测模型,...
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然而,在实践中,作者发现t=2的GraphSage已经获得了很高的性能。 门控图神经网络(GGNN):也称为GGNN,这种GNN采用门控递归单元(GRU)[15]作为递归函数,将递归减少到固定的步骤数。 GGNN的空间图卷积定义为 为了更新权重,GGNN使用时间反向传播(BPTT)来学习参数。 优点是它不再需要约束参数以确保收敛。 但是,BPTT训练的...
通过上述步骤可以得到汇聚到的邻居信息,再通过GRU和残差连接来对自身的表征\boldsymbol{h}_i^{t-1}和邻居信息\boldsymbol{a}_i^t做一个融合。形如: \boldsymbol{h}_i^t = GRU(\boldsymbol{h}_i^{t-1}, \boldsymbol{a}_i^t) + \boldsymbol{h}_i^1 \\ 和SR-GNN过程类似,不再赘述。 基于...