时空特征融合:将Informer的自注意力机制与GCN结合,同时考虑时间和空间特征,提升了模型对复杂关系的捕捉能力。 性能提升:与原始Informer模型相比,GCN–Informer模型的均方误差(MSE)降低了0.006,平均绝对误差(MAE)降低了0.023,预测精度显著提高。 论文3: HGT: A Hierarchical GCN-Based Transformer for Multimodal Periprosthe...
Enhancing App Usage Prediction Accuracy With GCN-Transformer Model and Meta-Path Context 方法:论文提出了一种名为MP-GT的新型模型,通过在GCN-Transformer框架中引入元路径引导优化,提高了应用使用预测的准确性。该方法通过采用GCN和Transformer方法提取局部子图结构和全局图结构,解决了悬停问题和过度平滑问题。此外,作者...
如今，科研人员大胆创新，将【GCN与Transformer】进行架构融合，成功开创了图神经网络的全新范式。这一创新融合为时空图预测、跨模态图学习等前沿领域筑牢了算法根基，其优势显著：其一，通过图结构引导的稀疏注意力机制，把拓扑约束自然地融入到全局上下文建模之中；其二，充分利用Transformer的层次化编码能力，有力增强GCN...
接着,我们介绍了如何将GCN与Transformer进行融合,构建了一个GCN-Transformer混合模型。该模型首先利用GCN进行初步的图结构特征提取,然后利用Transformer的自注意力机制进行更全局范围的关系捕捉。最后,通过全连接层进行最终的节点分类或回归。 总体而言,GCN与Transformer的融合使得模型在处理图数据时更加灵活和强大。这种结合的...
1、本发明的目的是提供基于gcn-transformer模型的电动汽车电池更换站在不同耦合下的时空负荷预测方法,通过集成空间和时间特征,能够捕捉换电站之间复杂的时空依赖关系,增强了负荷预测的准确性。 2、本发明所采用的技术方案是,基于gcn-transformer模型的电动汽车电池更换站在不同耦合下的时空负荷预测方法,具体按照如下步骤实...
GCN融合transformer!GCN图卷积神经网络、PyG工具包、GAE图自 树里女装呀 编辑于 2023年12月27日 14:23 划重点啦!!zi料看这里!!! 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
因为Transformer和GCN是DGEDT中的两种子模块,这里先简要介绍一些Transformer和GCN。 1.Transformer介绍 假设有3个矩阵Q,K,V分别代表queries,keys,values。Attention机制的计算机制如下图所示: 实际上,Transformer用的是multi-head attention机制,即将矩阵分成H份,分别计算attention。最后再拼接起来。之后再用layer normalizati...
本发明公开了一种基于GCN‑Transformer模型的点云数据重建方法及电子设备,属于点云数据处理技术领域,包括:获取点云数据集;构建GCN‑Transformer模型,并采用所述点云数据集对所述GCN‑Transformer模型进行优化训练;将待处理的点云数据输入训练好的GCN‑Transformer模型中,完成所述待处理的点云数据的重建。利用GCN编码...
一种基于gcn-transformer集成模型的网络流量预测方法 技术领域 1.本发明涉及流量预测领域,特别是指一种基于gcn-transformer集成模型的网络流量预测方法。 背景技术: 2.随着通信技术、互联网技术的快速发展,目前的骨干通信网络正在面临流量的爆炸式增长,越来越多的网络服务需要更快的网络速度、更低的网络时延、更加稳定可靠...
Two-stream spatio-temporal GCN-transformer networks for skeleton-based action recognitionAction recognitionGraph convolutional networksTransformerFor the purpose of achieving accurate skeleton-based action recognition, the majority of prior approaches have adopted a serial strategy that combines Graph ...