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 \...
将预测日前4天的真实股票数据图与预测当天使用PLD方法部分标签的图作为输入,预测完整的标签:模型基础架构为三层,前两层为选择激活函数为ReLU的基本GCN传播层,最后一层使用Softmax函数来处理分类输出。使用交叉熵损失进行训练。 Multi-GCGRU 图4 Multi-GCGRU架构 该模型在基础GCN传播层的基础上调整,将预定义的几类图...
(4) 时间图卷积模型 T-GCN模型结构如图4所示,右侧部分代表一个T-GCN单元的特殊结构,GC代表图卷积过程,ut、rt分别代表上传门和重置门在t时刻的输出。 图4 T-GCN模型结构 03 结果 (1) 实验结果 将T-GCN与HA、ARIMA、SVR、GCN、GRU等5个基线模型相比较,预测结果如图5所示,T-GCN在所有评价指标下在预测精准度...
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...
GCN-GRU 一种基于图卷积创新的电场强度监测模型,原创未发表!!! 电场强度监测是电力系统安全运行的重要环节,传统方法往往难以同时处理复杂的时空特征。本期推出一种创新的电场强度监测模型,通过图卷积神经网络与GRU的结合,实现对电场强度数据的高效处理和准确预测。GCN能有效的提取时空特征,以知网为例,目前还没有将这...
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
【课件代码】学懂图神经网络,我只用了20小时!大佬强力打造,绝对通俗易懂!(人工智能/深度学习/神经网络/) 2836 22 3:30:46 App 【RNN/LSTM/GRU】史上最详细循环神经网络讲解!循环神经网络RNN与LSTM知识讲解与实战-Pytorch/深度学习实战/神经网络模型/神经网络原理 2241 5 3:48:24 App YOLOV11杀疯了!唐宇迪带...
GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型_陈俊杰 下载积分: 2000 内容提示: 西安电子科技大学学报 Journal of Xidian University ISSN 1001-2400,CN 61-1076/TN 《西安电子科技大学学报》网络首发论文 题目: GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型 作者: 陈俊杰,邓洪高,马谋,蒋俊正 收稿日期: 2021-09-03 网络...
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...