GCN+Transformer 的架构融合创造了图神经网络的新型范式，为时空图预测、跨模态图学习等前沿领域提供了兼具鲁棒性与可解释性的算法基座：1）通过图结构引导的稀疏注意力机制，将拓扑约束融入全局上下文建模；2）利用 Transformer 的层次化编码能力增强 GCN 的深层传播效果；3）构建可微分图结构学习模块，突破了传统 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...
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 下载积分: 500 内容提示: (19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111381072.1(22)申请日 2021.11.20(71)申请人 四川大学地址 610000 四川省成都市一环路南一段24号 申请人 新疆师范大学(72)发明...
首先给出DGEDT的模型图,其中左部分为Transformer右部分为BiGCN(GCN的变种,之后再介绍)。 3.1模型整体流程:对于输入的文本,首先用BiLSTM或者BERT作为aspect-based encoder来提取隐藏的上下文信息。之后将这些表示信息输入论文提出的dual-transformer模块。最后通过max-pooling与attention机制来匹配上下文单词与aspect单词。3.2...
Hierarchical Spatio–Temporal Graph Convolutional Networks and Transformer Network for Traffic Flow Forecasting来自北工大尹宝才教授团队,2023年1月份发表在IEEE上。科技 计算机技术 论文 深度学习 transformer HCHHOH 发消息 科研小白一枚,分享科研知识,大家共同进步～有需要ppt的请私信邮箱和论文名,看到会分享的～...
Self-Attention over Long TextforEfficient Document Retrieval,ACL2020当检索的项是文档时,在整个文档序列上使用transformers的时间和内存成本...方法大多使用截断的方式,这会导致信息损失,因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。 长文档的预训练模型Longformer: The Long-DocumentTransformer,2020 ...
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...
一、E2CB2former: Effecitve and Explainable Transformer for CB2 Receptor Ligand Activity Prediction 1. 方法 本研究开发了一种先进的可解释预测模型CB2former，用于预测CB2受体配体活性，结合了图卷积网络（GCN）和Transformer架构，以提高预测准确性和可解释性。该模型通过自注意力机制识别重要的分子特征，提供了CB2...
一、E2CB2former: Effecitve and Explainable Transformer for CB2 Receptor Ligand Activity Prediction 1. 方法 本研究开发了一种先进的可解释预测模型CB2former,用于预测CB2受体配体活性,结合了图卷积网络(GCN)和Transformer架构,以提高预测准确性和可解释性。