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②在之后出现了Recurrent graph neural networks,这种方法的主要思想是假设一个节点不断地与邻居节点交换信息直到达到一个平衡,其大多借鉴了LSTM、GRU这些RNN模型,然后改进并运用到 图数据上,这方面我没有具体看过论文。大家如果有兴趣可以参考论文[1],然后再去查看相关论文。 ③在2013年nips上,论文[4]提出使用图信...
一般感受野的大小K=2. 采样结束后,对节点的邻居节点进行聚合,其聚合方式应该具有排列不变性,作者提供了三种:(i)mean,(ii)max, (iii)lstm,其中mean的聚合方式让模型近似等价于论文[6],lstm不具有排列不变性。 中心节点的K阶邻域聚合完毕后,通过concat或sum的形式两者进行融合,获得最后的embdding,然后用于半监督学...
预测时,首先将bsno的进行维度交换变成bnso,与LSTM等模型类似,可以将所有时刻的隐状态展开变成一个bn(s*d),然后使用多个线性层得到多个bn(pred_len),然后将多个变量的预测值拼接变成bn(pred_len)(in_feats)。最后,为了与真实值的batch_size * pred_len * num_nodes * in_feats相匹配,需要交换1和2两个维度。
代码链接:https://github.com/peizhaoli05/EDA_GNN 从算法的示意图可以看到,作者通过一个孪生网络求得了观测目标 j 与当前目标轨迹 i 的表观相似度,然后取目标轨迹的历史位置为输入,通过 LSTM 得到预测的位置,计算该位置与观测目标位置的运动相似度,两个相似度结合构建相似度矩阵。
Semantic Object Parsing with Graph LSTM. ECCV 2016. paper Xiaodan Liang, Xiaohui Shen, Jiashi Feng, Liang Lin, Shuicheng Yan. Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR 2017. paper Thomas N. Kipf, Max Welling. Inductive Representation Learning on Large Graphs. NIPS 2017...
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...
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表达容量,文章给出...
github地址:https://github.com/jermainewang/dgl NGra NGra是由北京大学和微软亚洲研究院开发和维护一款GNN平台。 开始时间:2018 地址: https://arxiv.org/pdf/1810.08403.pdf Graph_nets Graph_nets是由DeepMind, Google Corp开发和维护的. 开始时间:2018 ...
根据历史出租车需求、位置信息、天气数据和事件特征,Yao等将LSTM、CNN和LINE训练的网络嵌入结合在一起,形成对每个位置的联合表示,从而预测某一时段内某一位置的出租车需求数量。 6.3.4 推荐系统: 基于图神经网络的推荐系统以项目和用户为节点。通过利用项目与项目、用户与用户、用户与项目以及内容信息之间的关系,基于...