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...
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
一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN...
GCN、NGCF忽略了二部图的异质性。 其次,图卷积神经网络会经历邻居节点采样+聚合函数进行信息聚合,但是现有工作采用的聚合函数一般为mean、max、LSTM等,它们限制了模型的表达能力。比如上图下侧,左边的图结构若使用max函数则无法将两种不同的图结构进行区分;右边的图若使用mean函数也会得到相同的聚合结果;LSTM函数不是...
《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...
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...
首先，通过建立基于LSTM的空气污染情况预测模型，可以实现对未来一段时间内空气污染情况的预测，为政府部门...
从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整版可以到腾讯课堂,或者网易云课堂上订阅。
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...
海量的电力终端设备接入使得现有路由算法难以满足业务需求,因此,文中提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的自适应智能路由算法.首先,通过GCN-LSTM提取链路的状态特征和网络流量的时空特征,对链路的平均时延进行预测;其次,通过全连接层建立预测结果...