有工作提出了对基本LSTM体系结构的两个扩展:Child-Sum Tree-LSTM和N-ary Tree-LSTM。 Child-Sum Tree-LSTM (Dependency Tree-LSTM) 像在标准LSTM单元中一样,每个Tree-LSTM单元(由v索引)都包含输入和输出门,存储单元和隐藏状态。标准LSTM单元使用单个遗忘门,Tree-LSTM单元则具有多个遗忘门,对每个子节点 k 使用一...
计算过程中的用了一个Pipeline,这是个流水线,其实没有什么其他的额外操作,就是提取一个 LSTM。 后面对 LSTM 去做一个训练: # 使用LSTM进行训练 pipe.fit(X_train, y_train.astype(float)) --- epoch train_loss dur --- --- --- 10.118813.4787 20.083513.1750 运行一下,看一看它运行的过程。 20240...
近年来,由于图的强大表达能力,利用机器学习来分析图的研究受到越来越多的关注,即图可以用作包括社会科学(社会网络)在内的各个领域的大量系统的表示图是一种数据结构,可对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。 作为用于机器学习的独特的非欧氏数据结构,图引起了人们对节点分类,链接预测和聚类分析的关注。图神经网络...
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...
LSTM aggregator:和mean aggregator相比,LSTM有更大的表达能力。但是LSTM不符合symmetric的性质,输入是有顺序的。所以把相邻节点的向量集合随机打乱顺序,然后作为LSTM的输入。 Pooling aggregator:尝试了pooling做aggregator, 所有相邻节点的向量共享权重,先经过一个非线性全连接层,然后做max-pooling. ...
因此,可以充分利用加权动态网络的动态性、拓扑结构和进化模式来提高时序链路预测性能。具体来说,我们首先利用GCN来挖掘每个单个snapshot的局部拓扑特征,然后利用LSTM来表征动态网络的演化特征。此外,利用GAN增强了模型生成下一个加权的网络snapshot的能力,可以有效地解决现实动态网络中边缘权值的稀疏性和宽取值范围问题。
在LSTM网络中,系统采用多层LSTM结构,以捕捉更长的时间依赖关系。 6.5预测输出模块 预测输出模块根据GCN模块和LSTM模块提取的特征进行空气质量预测。系统将特征数据输入到预测模型中,通过模型计算得到未来时刻的空气质量预测值。为了进一步提高预测精度,系统可以采用集成学习、模型融合等技术对多个模型的预测结果进行集成。 七...
在我们的方法中，因为要像处理递归体系结构那样将数据分片处理，所以需要对序列进行重新划分，这也是我们模型的一部分。模型 我们的模型作为输入，接收来自所有商店的销售序列和来自相同序列的相邻矩阵。序列通过LSTM层，而相关矩阵则由图形转换层处理。它们是在Spektral中实现的，Spektral是一个基于Tensorflow的图形深度学习...
图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构(grid-based)数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN,图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据,并深入发掘其特征和规律,例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不...
本文提出了一种基于GCN-LSTM的空气质量预测系统,通过深度挖掘历史数据和空间关系,提高了预测的准确性和可靠性。实验结果表明,我们的方法具有较高的预测性能和泛化能力。未来,我们可以进一步优化模型结构和方法,以提高预测的精度和效率;同时,我们还可以将我们的方法应用到更多的领域中,如交通流量预测、能源需求预测等。