LSTM与GNN创新性强强联手!全新架构带来10倍推理速率提升! 【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...
LSTM与GNN创新性强强联手!全新架构带来10倍推理速率提升! 【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...
Tree-Structured LSTM模型 论文提出两个Tree-LSTM模型结构:Child-Sum Tree-LSTM模型和N-ary Tree-LSTM模型,两种模型都能够处理树型结构的输入。标准的LSTM含有输入门ij和输出门oj,记忆单元cj和隐藏状态hj,标准的LSTM和树型LSTM之间的区别在于门向量和记忆单元向量的更新要基于多个child units,前者只需要从上一时刻筛选...
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。
当下图中所有的开关都处于闭合状态时,LSTM模型等同于普通的RNN模型,由此也可以看出,LSTM模型相对于RNN最大的区别在于,增加了三个开关。 2.2 三个门的工作流程 假设一个LSTM隐藏节点中的单元结构示意图如下: 上图中, 为该隐藏单元的输入, 为该隐藏单元的输出,即隐藏状态的值 ...
LSTM Aggregator:把当前节点v的邻居随机打乱,输入到LSTM中。作者的想法是说LSTM的模型capacity更强。但是节点周围的邻居明明是没有顺序的,这样做似乎有不妥。 Pooling Aggregator: 把节点v的所有邻居节点都单独经过一个MLP+sigmoid得到一个向量,最后把所有邻居的向量做一个element-wise的max-pooling。
4. LSTM聚合(LSTM Aggregation):利用长短期记忆(LSTM)模型对节点和其相邻节点的特征序列进行建模和聚合。LSTM能够捕捉节点特征之间的时序信息,并生成新的节点表示。 5.图注意力聚合(Graph Attention Aggregation):通过引入注意力机制,给节点和其相邻节点分配不同的权重,然后将节点特征与相邻节点特征乘以对应的注意力权重...
传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言,图像,视频等)上取得了不错的成绩,但是在对非欧几里得空间数据(eg:社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。 针对该问题,研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理,以...
通常一个好的 GNN 算法需要丰富的节点特征与完整的连接信息,但现实场景中数据孤岛问题比较突出,单个数据拥有方往往只有有限的数据、特征、边信息,但我们借助联邦学习技术就可以充分利用各方数据安全合规地训练有强劲表现的 GNN 模型。 读罢此文,您将获得如下知识点: ...