也是训练 2 轮,第一轮是0.1645 的 loss,原来 LSTM 的 loss 是 0.1188,0.1645 感觉好像比它还大一点点。第一轮甚至比 LSTM 还大,那我们清楚,loss 是损失函数,损失函数是越小越好。接着咱们来看第二轮,第二轮是 0.0450, LSTM 的第二轮是 0.0835。这一轮对比就十分民心概念了,所以感觉比原来可能会好一点。那...
当输入的序列存在重要信息时,遗忘门f的值就会接近0,那么输入门i的值就会接近1,此时LSTM模型遗忘过去的记忆,记录重要的记忆。 三、GRU(门控循环单元) 3.1 GRU结构 由于LSTM门控网络结构过于复杂与冗余 GRU将遗忘门和输入门合并乘更新门,同时将记忆单元与隐藏层合并成重置门,进而让整个结构运算变得更加就简化且性能...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
池化聚合:先对上一层每个节点的embedding进行非线性变换,然后再对得到的结果进行平均或者最大池化: LSTM:LSTM并不满足排列不变性,并且计算量非常大,但是由于LSTM拥有非常大的容量,因此有时候也被考虑用作聚合函数,忽略掉邻居节点的顺序,将其随机打作为LSTM的输入 经验结论: GraphSage计算过程不使用整个图的邻接矩阵,在...
《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》一、引言随着城市化进程的加速和工业化的快速发展,空气质量问题日益突出,成为影响人类健康和生活质量的重要因素。因此,建立一套有效的空气质量预测系统,对于提前预警、防控空气污染具有重要意义。近年来,深度学习技术在多个领域取得了显著的成果,其中图卷积神经网络(GCN)和...
《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》 一、引言 随着城市化进程的加快和工业化的深度发展,空气质量问题日益严重,成为了全球关注的焦点。因此,准确预测空气质量,对环境保护、健康管理和城市规划具有重要意义。近年来,深度学习技术得到了广泛的应用,特别是在时间序列预测方面。本文提出了一种基于图卷积神经网络...
本系统采用GCN-LSTM模型作为核心预测模型。GCN用于捕捉空间相关性,即不同地区空气质量之间的相互影响;LSTM用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。此外,系统还采用分布式计算框架,以提高数据处理和模型训练的效率。 3.系统架构 系统架构主要包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和应用层。数据采集层负责从各类传感器和公...
本系统采用基于GCN-LSTM的混合模型架构,以实现对空气质量的精准预测。系统架构主要包括数据预处理模块、GCN模块、LSTM模块和预测输出模块。其中,数据预处理模块负责对原始数据进行清洗、格式化和特征提取;GCN模块用于捕捉空间关系,提取环境因素的空间特征;LSTM模块则用于捕捉时间依赖关系,提取时间序列特征;预测输出模块则根据...
传统方法对在线学习文本进行特征筛选往往费时费力且迁移性较差.针对这一问题,根据在线学习文本短,专业词汇多,文本间结构信息丰富等特点,提出基于LSTM/GCN对Doc2Vec所得文本向量中文本–文本关系进行强化的文本嵌入方法,以解决传统方法中文本在投影到嵌入空间后结构信息丢失的问题.并提出指标MeanRank用于量化文本向量中结构...
除了GCN,还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制,以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。 GATED GRAPH NEURAL NETWORKS(GGNN) GGNN网络使用了GRU(Gate Recurrent Units),在固定的 T 时间步中展开RNN,并使用BPTT算法(Back Propagation Through Time)以计算梯度。