GRU层的公式为: \begin{aligned} r_t&=\sigma([H_{t-1},X_t,X_t^{GCN}]·W_r+b_r\\ u_t&=\sigma([H_{t-1},X_t,X_t^{GCN}]·W_u+b_u\\ \hat H_t&=tanh([r_t\odot H_{t-1},X_t,X_t^{GCN}]·W_h+b_n)\\ H_t&=u_t\odot H_{t-1}+(1-u_t)\odot \...
GCN）：是一种经典的 GNN 模型，它通过定义一种基于图结构的卷积操作，来提取图中的特征。GCN 通过将...
预测准确性高:真实值与预测值对比散点图进一步验证了模型的高准确率,模型在测试集上的预测结果与真实值高度一致。 总结 GCN通过在图结构上进行卷积操作,充分利用节点的邻接关系和特征信息,能够有效提取图数据的时空特征。本文提出的基于GCN和GRU的电场强度监测模型,结合GCN的空间特征提取和GRU的时间序列处理,实现了电场...
中,GCN因可以很好地融合图结构数据的结构特征和属性特征并且有较好的组合泛化能力而被广泛使用。 关系图卷积神经网络(relational-graph convolutional network, R-GCN),它通过链接预测和实体分类等任务对非对称关系进行建模,从而显著的提高了模型的性能。 岭回归算法 回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因...
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...
本文是笔者初学Graph neural network时写下的综述,从graph embedding开始讲起,回顾了GE和GNN的历史和经典论文,并利用热传播模型分析了GNN的数学渊源。 1.graph embedding(GE)1.1.图中学习的分类 1.2.相似度度量方法2.Graph neural network2.1.Graph convolutional network(GCN) 2.1.1.引子:热传播模型 2.1.2.热传播...
GCN,R-GCN,岭回归,SVR,随机森林,Adaboost,它将卷积神经网络拓展到图结构形式中,GCN因可以很好地融合图结构数据的结构特征和属性特征并且有较好的组合泛化能力而被广泛使用。它通过链接预测和实体分类等任务对非对称关系进行建模,从而显著的提高了模型的性能。回归分析
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。
模型在迭代中使用相同的参数,而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数,这是一种分层的特征提取方法。此外,节点隐藏状态的更新是一个顺序过程,可以从RNN核(如GRU和LSTM)中受益。 图的边上还有一些信息特征,无法在模型中有效地建模。例如,知识图中的边具有关系的类型,通过不同边的消息传播应根据其类型而...