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...
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不同。此外,如何学习边缘的隐藏状态也是一个重要的问题。 如果 很大,那么如果我们专注于节点的表示而不是图本身,...
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函数不是排列不变的,且难以训练。 针对以上两...
与Child-Sum Tree-LSTM相比,N-ary Tree-LSTM为每个子节点引入了单独的参数矩阵,这使模型可以了解以其子为条件的每个节点的更精细的表示。 补充: Constituency Tree-LSTM是N-ary Tree-LSTM在N=2的特例,更为常见(或者说是因为在原论文《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory...
图1 GCN层示例 图2 模型架构 Embedding and Bidirectional LSTM 对输入的句子进行一个初始转换,并通过LSTM输出一个初始的hidden representation。对于一个给定n个词的句子c={wc1,wc2,···,wcτ+1,···,wcτ+m,···,wcn−1,wcn},将其输入到对应的embedding层,在将对应的结果输入到一个双向LSTM中,...
在[1]中,作者提出来一种基于GCN的语义角色标注方法,具体就是在lstm的后面一层接一层GCN,因为作者任务,lstm前面节点的信息必须一个一个流动到后面节点,会有较多信息损失,捕获不到长句(论元中间隔着的词较多,距离比较远)的关系,而这又恰恰是SRL的难点,加一层GCN时,两个相距较远的词能直接通过图的关系连接。然后...
Br**ke 上传2.03 MB 文件格式 rar 深度学习 LSTM 图神经网络 智能交通 Python SZ-taxi。该数据集由深圳2015年1月1日至1月31日的出租车轨迹数据组成,本文选取罗湖区156条主要道路作为研究区域。实验数据主要包括两部分。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...
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...
3、本课程定位是项目课,目的是完成功能,LSTM 和 GCN 的理论基础需要前置自学。 功能演示 1、在模型已经训练好的前提下,将需要识别的图片上传到项目中; 2、依次进行OCR识别,图结构生成,模型预测,信息提取流程。 参考论文和代码 arxiv/abs/1609.02907 github/tkipf/pygcn ...
一、从序列神经网络到图神经网络 当我们将一个NLP序列问题转换为一个图结构问题时,GNN图神经网络的工作就开始派上用场了。 不过,我们首先要弄清楚的是,GNN网络所完成的工作是什么。 当我们将一个待处理的句子进行字符或者词语切分后,得到token序列,并初始化表示,经过CNN、LSTM、BERT等模型后,得到的是增强的token...