GCN 通过将节点的特征与邻接矩阵进行乘法运算,并结合激活函数,实现了消息在节点之间的传递和特征的更新。 图注意力网络(Graph Attention Network,GAN):引入了注意力机制,使得节点在聚合邻居信息时能够自适应地分配权重。每个节点会根据邻居节点的重要性不同,给予不同的关注程度,从而更有效地捕捉图中的重要信息。 图循...
1.用GCN处理先前的节点状态和当前的边的状态。(long-term) 2.用attention-based 模型处理一个窗口的信息(short-term) GCN for content and structural features GRU with attention to combine short-term and long-term states. attention模块 GRU模块 计算好每个节点的隐状态H后,计算分数。 3.3 Selective Negative...
然后利用GRU对message和上一步状态做处理得到新的状态。 5.Graph level的embedding 直接把图中所有node的embedding相加[11] 引入一个virtual node来代表graph,并用神经网络进行训练[12] 6.Graph attention network 利用attention在graph中动态确定和neighbor的权重,并利用mask只考虑邻近的neighbor。 这篇文章用的attention...
就是普通的lstm encoder加一个手动算出的关系矩阵 作为attention 在decoder端 手动计算出一个 矩阵(就是一些简单特征提取),表示了每个word和schema的简单关系。 对于那些word和schema 独立的地方,在最后一层直接 attention和前层的output 全连接计算 对于word和schema不独立的地方,用attention*slink得到一个权重 对独立...
gru时序预测pytorch gpu gcn时序预测 T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction Abstract 准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分,对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而,由于受城市路网拓扑结构和动态随时间变化规律的制约,交通预测一直被认为是一个开放的科学问题...
In this paper, we propose a novel intelligent network traffic prediction method based on joint attention and GCN-GRU (AGG). The AGG model uses GCN to capture the spatial features of traffic, GRU to capture the temporal features of traffic, and attention mechanism to capture the ...
在考虑添加特征的基础上,引入图注意力网络(graph attention network, GAT)和GCN用于车辆交互关系的建模.研究结果表明:引入GAT的GAT-CS-LSTM模型,预测精度提升了10.4%;引入GCN的GCN-CS-LSTM模型,预测精度提升了10.8%.GAT和GCN的区别如下:在GAT中车辆...
GCN 的本质目的就是用来提取拓扑图的空间特征,那么实现这个目标只有这一种途径吗?当然不是,在vertex domain (spatial domain) 和 spectral domain 实现目标是两种最主流的方式。 vertex domain (spatial domain)是非常直观的一种方式。就是聚合邻居节点的信息来更新本节点的特征,具体的实现可以参考本系列第一篇论文 ...
然而,由于城市道路网络拓扑结构的约束和时间的动态变化规律,流量预测一直被认为是一个科学问题,即:空间依赖和时间依赖。为了捕获时空间依赖性,本文提出了T-GCN(temporal graph convolutional network),模型融合了图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU... 查看原文...
近年来事件抽取方法总结,包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等类型,DMCNN、FramNet、DLRNN、DBRNN、GCN、DAG-GRU、JMEE、PLMEE等方法 - dll-wu/Event-Extraction