可以做风电预测,光伏预测,寿命预测,浓度预测等。 Python代码,基于Pytorch编写 1.多特征输入单步预测,多步预测,回归预测。 2.可用作风电预测,光伏预测等。 3.代码本人编写和调试,注释清晰 4.csv,xlsx读取,只要替换自己数据集即可。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复SO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归...
(1)数据是用自己爬的数据,并没有用公开的数据集; (2)模型进行比较时,用的baseline如CNN、logistic较为简单;当然也有用其他baseline如BiLSTM-GCN、BiLSTM-Attention、BiLSTM等进行对比试验。 (3)图神经网络算法并没有改动较大,只是进行模型的组装。 六、下一阶段 解读ACL论文: Graph Convolutional Networks for T...
通过使用CIC-IDS2017数据集进行实验,验证方法的可行性.针对不同的攻击类型,对比基于卷积神经网络的异常检测方法(convolutionalneuralnetwork, CNN),基于图注意力机制的异常检测方法(graph attention network, GAT)和基于K近邻的异常检测方法(K-nearst neighbor, KNN)的检测效果.实验结果表明,GCN-BiLSTM检测准确率高于其他...
注意attention guided layer是堆叠GCN(第一个block)/GCN变形(从第二个block开始,考虑multi-head self attention)组成的,对于每一层的GCN输出的结点表示都会保存在g中: 这里的g_{j}^{(l)}表示保存了前l层GCN输出的结点表示。xj为token经过embedding层获得+BiLSTM后进入图的初始表示。这样做有什么好处?主要有两方...
(2)模型进行比较时,用的baseline如CNN、logistic较为简单;当然也有用其他baseline如BiLSTM-GCN、BiLSTM-Attention、BiLSTM等进行对比试验。 (3)图神经网络算法并没有改动较大,只是进行模型的组装。 六、下一阶段 解读ACL论文: Graph Convolutional Networks for Text Classification(用于文本分类的图卷积网络) ...
3.1模型整体流程:对于输入的文本,首先用BiLSTM或者BERT作为aspect-based encoder来提取隐藏的上下文信息。之后将这些表示信息输入论文提出的dual-transformer模块。最后通过max-pooling与attention机制来匹配上下文单词与aspect单词。 3.2BiGCN (Bidirectional GCN)
之前做过很多BiLSTM和CNN+Attention的实验研究,原来多粒度注意力机制就是这样的,字符级、n-gram相结合,和我2016年做的多视图融合算法有相似之处,当时实体对齐从text和inforbox两个视图优化。 NLP和安全结合来增强语义,图神经网络及GAN与二进制结合都是非常好的结合点,而且有很多内容可以去做,该篇论文在NLP领域是常...
序列编码模块包括嵌入层和bilstm层。在WGCN层,通过在句子依赖树上添加虚边来构造高级逻辑邻接矩阵。在表示融合模块中,通过实体注意机制和最大池Entity-Attention mechanism and max-pooling,得到最终的句子表示和实体表示,作为最终关系分类器的输入。逻辑邻接矩阵的细节在右边部分演示,下面是一个句子依赖树。蓝色的实心...
基于多粒度注意力机制的IOC识别（Multi-granular Attention based IOC Recognition）可以从多源威胁文本中...
我们知道GCN需要两个输入:邻接矩阵和节点特征,而这里对每个token提取的若干层特征就是节点特征,利用Attention构建的补充依赖图就是邻接矩阵。 2、GCN over Supplemented Dependency Graph 在每一层的补充依赖图上应用GCN,输入R1融合了BERT隐藏状态与BiLSTM隐藏状态,Rk融合了BERT隐藏状态与前一GCN层输出的节点表示。如下...