输入batch_size * seq_len * num_nodes * in_feats(以下简称bsni)经过两层GCN变成bsno。接着,为了预测所有站点的多个变量,采用多任务学习中的思路,每个变量使用一个线性层进行预测。 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...
Pytorch LSTM_GCN_IE P1 火车票识别项目介绍 从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整...
第二章 自然语言处理(NLP)领域的Transformer模型详解 1、Transformer模型的提出背景(从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性) 2、Transformer模型的进化之路(RCTM→RNN Encoder-Decoder→Bahdanau Attention→Luong Attention→Self Attention) 3、Transformer模型拓扑...
2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——唐宇迪|人工智能|AI|机器学习|深度学习 4036 32 2:59:27 App ⚡ YOLOv8⚡ 详解从零基础教学V8,一个半小掌时握从0开始搭建部署YOLOv8,入门到精通! 3455 87 9:35 App 图解卷积神经网络,CNN可视化原理解释-人工智能...
最近,研究人员已经探索了将GCN作为编码器的用途,将GCN与GAN结合起来,或将LSTM与GAN结合起来设计图自动编码器。我们将首先回顾基于GCN的AutoEncoder,然后总结这一类别中的其他变体。 目前基于GCN的自编码器的方法主要有:Graph Autoencoder (GAE)和Adversarially Regularized Graph Autoencoder (ARGA)...
前面提到的挑战中的一点就是标签之间的关系如何挖掘,上一篇文章是尝试用LSTM来捕捉,但当GCN火爆起来的时候,Graph的结构就是十分适合建模标签之间的关系了。这篇文章就是利用GCN在多个标签之间传播信息,从而学习每个图像标签的相互依赖关系。 模型架构如上图,上半部分和通用的架构类似都是用图像特征(ResNet-101)到标签...
文章采用GRU来学习时间依赖关系。由于LSTM结构复杂,训练时间较长,相对地,GRU参数较少,训练能力较少,GRU结构如下图。 4.3:时空建模 如下图所示,文章指出左边是时空预测的过程,右侧的是T-GCN cell的特定结构, ht−1表示t – 1时刻的输出, GC是图卷积过程, ut 和 rt是t时刻的更新门和重置门, ht表示t时刻的...
🥦扩展 LSTM、GRU 本文原作者使用的是卷积神经网络,但是卷积神经网络的优化模型GCNN,但是这个模型对于图更好,由此我接下来引入两个循环神经网络LSTM和GRU 代码语言:javascript 复制 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embedding_dim=64, hidden_dim=64, num_class=2):...
本课程介绍用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息识别提取」的项目。实验证明,LSTM+GCN网络结构,在身份证、护照、驾驶证、发票、购物小票等证件
掌握图网络模型与图卷积(GCN)模型,以及其使用方法 助教推荐 人工智能(AI)是本世纪影响深远的技术,在 AI 创下一项又一项世界纪录的时候,我们都在讨论 AI,都在思考 AI 的去与从。而在我们的实际生活中,人工智能的技术早已渗透到我们生活的方方面面。从支...