05 改进 DyGCN-LSTM: A dynamic GCN-LSTM based encoder-decoder framework for multistep traffic prediction 方法: 01前言 图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。GCN的过程包括以下步骤:首先,利用图的邻接矩阵和节点特征矩阵,将每个节点的信息与其邻居节点的信息进...
「Mean aggregator」均值聚合器,将邻居节点和当前节点的 Embedding 向量取均值,这与我们先前介绍的 GCN 有很多相似的地方(都是基于邻居节点进行聚合)。 「LSTM aggregator」LSTM 聚合器,因为 LSTM 具有强大的表达能力,但是 LSTM 是非对称的,为了解决这个问题,我们将只需将 LSTM 应用于节点邻居的随机排列,即可使 LSTM...
GCN-CS-LSTM模型通过编码器将车辆的历史特征编码为固定长度的上下文向量.编码器的LSTM单元根据当前时刻的输入值Xt和上一时刻的隐藏状态ht-1,更新当前隐藏状态ht,即ht=f(ht-1,Xt).编码后的车辆历史轨迹编码信息经过CS层与GCN层,得到交互信息编码向量...
因此,现在再理解原始论文中的以下算法片段时,我们应该没有问题了: 关于本文实现的一些注意事项: 第4行:作者尝试了多种聚合器功能,包括使用最大池,均值聚合甚至LSTM聚合。LSTM聚合方法要求每个k迭代都要对节点进行混洗,以便在计算聚合时暂时不偏向任何一个节点。 第4行:在本文中,我们概括为f_aggregate的内容实际上...
为了评估整个社区聚合的好处,论文进一步提供(如图所示∗) 通过修改GraphSAGE的体系结构,可以实现最好的结果(这是一个三层GraphSAGE LSTM,每层计算出[512、512、726]个特征,128个特征用于聚集邻域)。最后,论文报告了常量注意力GAT模型(Const-GAT)的10次运行结果,以公平地评估注意力机制相对于类GCN聚合方案(具有相同...
针对 MCNN 和 AGCN，研究人员设计了消融实验来验证二者结合的有效性，并验证了 LSTM 在 AGCN 中的作用。结果如表 2 所示。可以观察到，MCNN 的性能优于 AGCN，说明 MCNN 中 MCAM 产生的全局信息有利于蛋白质预测。而且，当 MCNN 和 AGCN 在网络中结合时，性能优于每个模块单独预测。这表明这种组合不仅从局部和...
文本分类是自然语言处理过程中一个非常重要和经典的问题,在论文和实践过程中可以说经久不衰的任务。或多或少接触NLP的同学,应该比较清楚目前文本分类的模型众多,比如Text-RNN(LSTM),Text-CNN等,但是当时很少有关于将神经网络用于文本分类的任务中。 本文提出一种将图卷积网络模型用于文本分类的模型,主要思路为基于词语...
作为LSTM 输入。 d. Pooling 聚合器:先对每个邻居节点上一层 embedding 进行非线性转换(等价单个全连接层,每一维度代表在某方面的表示(如信用情况)),再按维度应用 max/mean pooling ,捕获邻居集上在某方面的突出的/综合的表现 以此表示目标节点 embedding 。
针对MCNN 和 AGCN,研究人员设计了消融实验来验证二者结合的有效性,并验证了 LSTM 在 AGCN 中的作用。结果如表 2 所示。 可以观察到,MCNN 的性能优于 AGCN,说明 MCNN 中 MCAM 产生的全局信息有利于蛋白质预测。而且,当 MCNN 和 AGCN 在网络中结合时,性能优于每个模块单独预测。这表明这种组合不仅从局部和全局...
LSTM aggregator:使用 LSTM 对邻居结点信息进行聚合。值得注意地是,因为 LSTM 的序列性,这个聚合函数不具备对称性。文章中使用对邻居结点随机排列的方法来将其应用于无序集合。 Pooling aggregator: 论文在三个数据集上取得了对于 baseline 的 SOTA。 既然为工程应用提...