研究两种Graph Convolutional Recurrent Network (GCRN) 的两种可能的体系结构,并应用于两个问题:预测移动的MNIST数据,以及使用Penn Treebank数据集对自然语言进行建模。 同时利用图形表示空间和动态数据信息可以提高精度和学习速度。 结构化序列:观测值 的特征不是独立的而是通过成对关系关联的序列。 这种关系通常由加权图...
RNN (Recurrent Neural Networks)翻译为循环神经网络,RecGNNs(Recurrent Graph Neural Networks)翻译为递归图神经网络,虽然后者仅多了一个Graph单词,但是前后对于Recurrent 的翻译不一样。网上解释为:“递归神经网络分为结构递归神经网络和时间递归神经网络,结构递归神经网络是通常说的递归神经网络,而时间递归神经网络则称为...
在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 符号定义 1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
[8]. 如何理解Graph Convolutional Network(GCN)? https://www.zhihu.com/question/54504471 [9]. Almeida–Pineda recurrent backpropagation, https://www.wikiwand.com/en/Almeida%E2%80%93Pineda_recurrent_backpropagation [10]. Gat...
1.1 Spectral-based Graph Convolutional Networks 在大学里学过《数字信号处理》这门课程的朋友应该会记得,在这门课上我们通过引入傅里叶变换将时域信号转换到频域进行分析,进而我们完成一些我们在时域上无法完成的操作,基于频谱的图卷积网络的核心思想正是来源于此。
1、Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks 作者:Wei-Lin Chiang; Xuanqing Liu; Si Si; Yang Li; Samy Bengio; Cho-Jui Hsieh; 推荐理由:这篇论文提出了一种新的基于图...
Youngjoo Seo, Michaël Defferrard, Xavier Bresson, Pierre Vandergheynst, Structured Sequence Modeling With Graph Convolutional Recurrent Networks Status of code Currently this code works on Penn Treebank character level language modeling with Model2. (Char-level modeling is not written in the paper...
In this work, a novel traffic flow prediction method named the graph convolutional recurrent neural network (GCRNN) is proposed to tackle this challenge. First, we address the problem on a graph and build the model with graph embedding techniques. Second, the proposed model employs the GCN ...
与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)不同,图神经网络能够有效地处理不定长的图结构数据,并利用节点之间的关系来进行学习和推理。它能够捕捉到图的局部结构和全局拓扑特征,从而提取更丰富的特征表示,进而提升各种图分析任务的性能。
[4]. Lai, Siwei, et al. "Recurrent convolutional neural networks for text classification." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 29. No. 1. 2015.[5]. Kipf, Thomas N., and Max Welling. "Semi-supervised classification with graph convolutional networks." arXiv ...