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。
Generating Occupancy Profiles for Building Simulations Using a Hybrid GNN and LSTM Framework 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...
【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...
可以在评论区留言或点击主页简介处领取, 视频播放量 121、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 算法小匠, 作者简介 资料v:study063,相关视频:多尺度特征融合新SOTA,能中顶会的创新点,通道注意力+UNET,CNN融合创新,实现各任务性能巅
结合创新!LSTM➕GNN.今天来推荐一个深度学习领域很有创新性的研究方向:LSTM结合GNN。 GNN擅长处理图数据关系和特征,而LSTM擅长处理时间序列数据及长期依赖关系。通过将两者结合,我们可以有效提升时间序列预测的准确性和效率,尤 - 一见你就欢喜于20240802发布在抖音
本发明提出一种基于GNN‑LSTM结合的网络流量预测方法,该方法属于网络流量预测领域,首先加载真实网络流量数据集,并对数据集进行标准归一化处理,然后将网络流量数据进行划分训练集和测试集,构建基于图神经网络和长短期记忆神经网络结合的模型,其中图神经网络学习网络拓扑结构,提取网络流量的空域特征,然后将具有空域作为长短期...
LSTM结合创新方案! 小程讲AI 3 0 UNET结合注意力机制!性能再升级! 小程讲AI 65 0 特征融合模块涨点神器! 小程讲AI 5 0 时间序列创新点整理 小程讲AI 19 0 注意力机制新突破! 小程讲AI 2 0 transformer结合mamba强强结合 小程讲AI 1 0 多尺度特征融合+注意力机制 小程讲AI 4 0 物理信息...
LSTM聚合 : 由于LSTM对于不同的输入顺序,输出是不同的,在这里将中心节点的邻居的随机顺序隐含向量表示作为其输入; mini-batch训练 与GCN需要将整张图的信息导入训练不同,GraphSAGE中采用了以节点为中心,结合邻居采样的mini-batch的方式,只将中心节点相关的子图加载即可,而不需要加载全量图结构; ...
GraphSAGE 中,常用的聚合函数有:Mean、LSTM、Pooling。接着数据拥有方把 local node embedding 发送给半诚实服务器,以进行 COMBINE 操作及后续的非隐私数据计算逻辑。 Generating Global Node Embedding 对各方传来的 local node embedding 执行 combine 操作可以生成 global node embedding。combine 策略一般是可训练且高...
经典的长、短期记忆循环神经网络系统已经被证明对于学习序列数据的动态特性非常有效,其中GRU和LSTM中的输入输出门机制可以保持长期的内部状态。门控图神经网络(GGNN)使用一个门递归单元在固定步数的传播过程去更新聚合节点的隐藏状态。门聚合可以抽象地定义为: