该框架针对现有方法在欧几里得空间中设计的局限性,结合了知识图谱嵌入(KGE)、图神经网络(GNN)和残差网络,将其融入多层LSTM中,以同时捕捉轨迹和道路网络的特性。通过构建点知识图谱、学习点嵌入和关系嵌入,并利用GNN捕获拓扑结构信息,最后通过残差LSTM学习轨迹嵌入。 需要的同学关注下“AI科研技术派”公号(不懂的看我主...
研究表明,通过将图结构中反映变量间内在关系的额外信息整合到模型中,GNN显著提高了预测精度,与基线LSTM模型相比,均方误差(MSE)从1.02降低到了0.84。此外,研究还探索了不同特征的图结构对GNN性能的影响,并评估了在训练过程中动态细化的GNN学习图的性能,发现使用这些图也表现出了相似的良好性能。 文章首先介绍了心理...
提出了一种新的跨境电网碳强度预测问题,并构建了一个基于图神经网络(GNN)和长短期记忆(LSTM)的CFCG模型,以捕捉空间和时间依赖关系。 开发了多周期模式编码和节点感知嵌入等新设计,以更好地捕捉跨境电网中的复杂空间和时间依赖关系。 SIG-Net: GNN based dropout prediction in MOOCs using Student Interaction Graph...
研究表明,通过将图结构中反映变量间内在关系的额外信息整合到模型中,GNN显著提高了预测精度,与基线LSTM模型相比,均方误差(MSE)从1.02降低到了0.84。此外,研究还探索了不同特征的图结构对GNN性能的影响,并评估了在训练过程中动态细化的GNN学习图的性能,发现使用这些图也表现出了相似的良好性能。 文章首先介绍了心理病理...
LSTM与GNN的结合,为时间序列预测带来了革命性的变化。GNN擅长处理图数据中的复杂关系和特征,而LSTM则对时间序列数据和长期依赖关系有着独特的洞察力。通过将这两种强大的工具相结合,我们能够显著提升预测的准确性和效率,尤其是在处理涉及空间和时间的复杂数据时。
图注：GNN图结构示意图 6总结 Hochreiter强调，实现广义AI需要神经-符号系统的结合，以达到一种双向AI（bilateral AI）。而AI研究者也应该朝着具有更强的技能习得和问题解决能力的AI系统努力。他还展望道，欧洲在这两方面都有传统的优势，因而要利用这些优势，积极地寻求广义AI的解决方案。参考资料:Hochreiter, Sepp....
GNN的局限# 初代GNN,也就是基于循环结构的图神经网络的核心是不动点理论。它的核心观点是通过结点信息的传播使整张图...,也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。 因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(GraphNeural Network,GNN...
图注:GNN图结构示意图 6 总结 Hochreiter强调,实现广义AI需要神经-符号系统的结合,以达到一种双向AI(bilateral AI)。而AI研究者也应该朝着具有更强的技能习得和问题解决能力的AI系统努力。他还展望道,欧洲在这两方面都有传统的优势,因而...
南京智联达科技取得基于 GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法专利 金融界 2024 年 12 月 14 日消息,国家知识产权局信息显示,南京智联达科技有限公司取得一项名为“一种基于 GNN 和 LSTM 的智能电网融合网络流量预测方法”的专利,授权公告号 CN 115314925 B,申请日期为 2022 年 8 月。 本文源自:金融界...
比如,在交通流量预测中,LSTM能学习历史流量模式,而GNN则能分析道路网络中的拥堵传播,两者结合,预测精度直接飙升!🚀 最新结合方案的亮点: 时空图模型:将时间序列数据嵌入到图结构中,LSTM处理时间维度,GNN处理空间维度,实现时空信息的深度融合。🗺⏰ 注意力机制:引入注意力机制,让模型在处理复杂网络时能够自动聚焦...