比如说对于两层 GCN,公式就是 H(2)=σ(A^H(1)W(1))=σ(A^(σ(A^H(0)W(0)))W(1))。 好了,这篇文章到这里就要结束了。最后再留一个问题,输出 H(l+1) 的维度是由哪个变量决定的呢? 图卷积网络(GCN):一个例子解释从输入到输出维度变化的完整过程www.chenyinbo.com/?p=82发布...
ST-GCN中,空域图卷积的可视化过程。 随便把笔记整理了一下,画了个图。 在得到 K * 预计输出通道数的卷积结果后 代码中,将卷积结果和处理过后的邻接矩阵做矩阵乘法。 因为卷积结果和 邻接矩阵都根据骨架划分方法具有 K这个维度 (具体见代码)。 因此在K这个维度上求和。... ...
专利摘要显示，一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN‑BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获得目标区域的负载数据和天气数据；对获得的负载数据和天气数据进行数据清洗；对数据清洗后的数据进行特征工程处理，包括：对原有的气温拆分成最高温、最低温，并对最高温、最低温分别进行增...
GCN基本替代随机游走 | 1. 背景知识- 图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCNs)是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过聚合邻居节点的信息来更新节点的表示。- 随机游走是一种在图上进行的随机过程,常用于图的分析和学习。在图表示学习的背景下,随机游走目标通常是指基于随机游走过程定义的学习目标...
1 GCN 层公式 一个GCN 架构的是多个 GCN 层的堆叠,输入一层一层传播形成输出,接下来我们先围绕 GCN 层来说。 首先我们需要知道的是 GCN 前向传播的过程,就是在不断地在更新节点特征的过程。GCN 层的传播公式可以表述为: H(l+1)=σ(D˜−12A˜D˜−12H(l)W(l)) ...
金融界2024年11月6日消息,国家知识产权局信息显示,湖北华中电力科技开发有限责任公司申请一项名为“一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN-BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法”的专利,公开号CN 118899830 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN‑BILSTM模型进行短期负载率实...
在本文中,作者提出了双正则图卷积网络(DR-GCN)来处理多类不平衡图,其中施加两种类型的正则化来解决类不平衡表示学习。为了保证所有类都是平等表示的,作者提出了一种类条件对抗式训练过程,以方便标签节点的分离。同时,为了保持训练平衡(即保留所有类的拟合质量),作者通过最小化它们在嵌入空间中的差异,迫使未标记节点...