【LSTM+GNN】(图神经网络)是近年来在深度学习领域中逐渐引起关注的一项新兴技术,它通过将长短期记忆网络(LSTM)的时序建模能力与图神经网络(GNN)的图结构处理能力相结合,显著提升了模型在时序图数据分析、社交网络分析和推荐系统等任务中的表现。LSTM+GNN技术在交通预测、金融风控和蛋白质结构预测等多个领域展示了其潜...
方法:论文开发了一种混合模型,通过结合图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络,预测办公环境中各个房间的占用情况,该模型在具有高时空依赖性的任务中表现出色。 创新点: 提出了一种新颖的神经网络,将图神经网络和LSTM相结合,用于预测办公室布局中各个房间的占用情况。这种图LSTM结构在高时空依赖性任务中表现出色。
方法:论文开发了一种混合模型,通过结合图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络,预测办公环境中各个房间的占用情况,该模型在具有高时空依赖性的任务中表现出色。 创新点: 提出了一种新颖的神经网络,将图神经网络和LSTM相结合,用于预测办公室布局中各个房间的占用情况。这种图LSTM结构在高时空依赖性任务中表现出色。
接着,使用GNN处理空间特征,并结合长短期记忆网络(LSTM)学习时间动态,从而实现对自动驾驶车辆轨迹的准确预测。实验结果表明,该方法在预测精度和模型参数数量上均优于传统的基于DNN-LSTM的方法。 GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM 内容:本文提出了一种名为GRLSTM的新型框架,用于计...
比如,在交通流量预测中,LSTM能学习历史流量模式,而GNN则能分析道路网络中的拥堵传播,两者结合,预测精度直接飙升!🚀 最新结合方案的亮点: 时空图模型:将时间序列数据嵌入到图结构中,LSTM处理时间维度,GNN处理空间维度,实现时空信息的深度融合。🗺⏰ 注意力机制:引入注意力机制,让模型在处理复杂网络时能够自动聚焦...
LSTM与GNN的结合,为时间序列预测带来了革命性的变化。GNN擅长处理图数据中的复杂关系和特征,而LSTM则对时间序列数据和长期依赖关系有着独特的洞察力。通过将这两种强大的工具相结合,我们能够显著提升预测的准确性和效率,尤其是在处理涉及空间和时间的复杂数据时。
循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图结构演化特征。
2.2.1.4 常用版——单层LSTM的工作流程 2.2.1.5 常用版——多层LSTM的工作流程 2.2.2 输入维度与隐藏循环神经元数目的关系 3. GRU 3.1 基本概念 3.2 计算流程 4. 它们的应用 4.1 Many to One 4.2 Many to Many(Seq2Seq) 5. 代码实现 5.1 自实现LSTM单元版本 ...
GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法专利 金融界 2024 年 12 月 14 日消息，国家知识产权局信息显示，南京智联达科技有限公司取得一项名为“一种基于 GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法”的专利，授权公告号 CN 115314925 B，申请日期为 2022 年 8 月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
金融界 2024 年 12 月 14 日消息,国家知识产权局信息显示,南京智联达科技有限公司取得一项名为“一种基于 GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法”的专利,授权公告号 CN 115314…