其中f_{h}(.)是一个LSTM网络,fs是一个step network,它会优先访问当前节点v_{t-1}优先级高的邻居并将它们的信息进行聚合。 除了在聚集特征信息时将注意力权重分配给不同的邻居节点,还可以根据注意力权重将多个模型集合起来,以及使用注意力权重引导随机行走。尽管GAT和GAAN在图注意网络的框架下进行了分类,但它们...
简单来说ConvLSTM将LSTM中所有的矩阵相乘运算换为卷积网络,详细内容大家可以参看论文ConvolutionalLSTMNetwork:A.Machine Learning Approach for PrecipitationNowcasting。 DCRNNS DCRNNs[2018]:DiffusionConvolutional Recurrent NeuralNetwork: Data-Driven Traffic Forecasting Graph上的时间序列建模问题可以描述为: \left[X^{\...
简单来说ConvLSTM将LSTM中所有的矩阵相乘运算换为卷积网络,详细内容大家可以参看论文ConvolutionalLSTMNetwork:A.Machine Learning Approach for PrecipitationNowcasting。 DCRNNS DCRNNs[2018]:DiffusionConvolutional Recurrent NeuralNetwork: Data-Driven Traffic Forecasting Graph上的时间序列建模问题可以描述为: 即Graph固定下...
为了建立训练边层次的RNN的二元序列模型,GraphRNN假定序列服从多元伯努利分布或条件伯努利分布。 NetGAN: Netgan将LSTM与Wasserstein-GAN结合在一起,使用基于随机行走的方法生成图形。GAN框架由两个模块组成,一个生成器和一个鉴别器。生成器尽最大努力在LSTM网络中生成合理的随机行走序列,而鉴别器则试图区分伪造的随机行走...
) 3)LSTM:首先LSTM本身用于序列数据,而邻居节点是没有任何顺序的,所以LSTM聚合函数的做法是:先将所有邻居节点的顺序随机打乱,再基于LSTM,使用邻居节点Embedding向量组成的随机序列作为输入,生成最终的聚合结果。 关于图卷积网络更深入的部分,课程没有详细的介绍,仅列出相关论文。
LSTM aggregator: LSTM输入是有序的,每次采样的node需要shuffle一下 Pooling aggregator: GCN aggregator:图卷积聚合器,后文再表 CANE CANE[2017] : Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling 图1.9 附带文本信息得社交网络 前面所有模型都是在图结构上做文章,但是现实世界中节点和边上有丰富的信息(如图...
门控图网络(LSTM和GRU)(,对现有的神经网络做了详细的回顾,并提出了四个有待进一步研究的问题 2 Introduction: 图分析是机器学习中唯一的非欧几里得数据结构,主要研究节点分类、链路预测和聚类 在图中,将关系作为边,将对象作为节点 我们知道CNN只能应用于正则的欧几里得数据例如2-D的图像、1-D的文本...
图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构,因为其独特的计算能力,而受到广泛学者的关注与研究。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...
Inspired by the GN framework, we first construct a topological graph of the road network and feed the whole graph into the neural network and obtain a graph as output. Moreover, we combine the LSTM and GN block to build a new model to predict the traffic speed, where an encoder-decoder...
GAM模型被定义为其中 是一个LSTM网络,fs是一个step network,它会优先访问当前节点 优先级高的邻居并将它们的信息进行聚合。除了在聚集特征信息时将注意力权重分配给不同的邻居节点,还可以根据注意力权重将多个模型集合起来,以及使用注意力权重引导随机行走。尽管GAT和GAAN在图注意网络的框架下进行了分类,但它们也可以...