GCN块:基于图结构更新节点特征,捕捉股票间的空间关系,支持GAT[9]或EGNN[10]两种类型。 第二层CNN-RNN编码器:对GCN输出的特征进一步精炼,结合时间和空间信息生成预测。 我们使用S&P 500指数中前100只股票的每日收盘价数据,时间范围为2010年1月1日至2020年12月31日。这些股票按市值排序,确保数据代表性。 假设实验...
具体地,作者设计了两种RNN-GCN方案: 其中Ht(l) 的物理含义是t时刻第l层GCN的输入。 Wt−1(l) 是t-1时刻GCN第l层的参数。GCN的参数就是 W 集合。发布于 2024-07-02 21:17・IP 属地安徽 内容所属专栏 一万篇论文笔记计划 记录论文笔记,争取达到 一万篇 订阅专栏 ...
为了完整展示DGL的功能,我们将构建一个简单的图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)模型,并在一个简单的图数据集上进行训练。由于篇幅限制,这里仅给出模型构建和训练的基本框架,具体细节和参数设置可能需要根据实际任务进行调整。 ```python class GCN(nn.Module)_ definit(self, in_feats, hidden_size, n...
14. 4.1_GCN代码 30:36 15. 4.2_GAT代码 24:22 16. 4.3_GraphSAGE代码 52:15 17. 4.4_PyG代码 35:11 18. 5._图网络的分类 33:26 19. 6.1_HAN算法理论 23:29 20. 6.2_HAN代码1 28:48 21. 7.1_GTN理论 17:21 22. 7.2_GTN代码 27:35 23. 8.1_metapath2vec理论 21:37 24...
如下表所示,基于 graph 依赖函数和复合依赖函数(包括 graph 和 bilinear依赖函数),RPN 2 在多个 graph 数据集上都可以获得比 GCN 都优的节点分类的结果。 Note: 上表中的结果是各个方法在几个 graph 数据集上 node 分类结果的 Accuracy。 于RPN 2的模型泛化误差分析 ...
14. 4.1_GCN代码 30:36 15. 4.2_GAT代码 24:22 16. 4.3_GraphSAGE代码 52:15 17. 4.4_PyG代码 35:11 18. 5._图网络的分类 33:26 19. 6.1_HAN算法理论 23:30 20. 6.2_HAN代码1 28:48 21. 7.1_GTN理论 17:21 22. 7.2_GTN代码 27:36 23. 8.1_metapath2vec理论 21:37 24. 8.2_metapath...
历史神经网络 RNN 循环神经网络 CNN 卷积神经网络 数据输入层/ Input layer 卷积计算层/ CONV layer ReLU激励层 / ReLU layer 池化层 / Pooling layer 全连接层 / FC layer GNN GCN 图卷积神经网络 交易信息 转账关系 社交关系 应用 知识图谱 【pytorch_6】理解CNN神经网络卷积层池化层 文章目录 什么是卷积?
历史神经网络RNN循环神经网络CNN 卷积神经网络数据输入层/ Input layer 卷积计算层/ CONV layer ReLU激励层/ ReLU layer 池化层/ Pooling layer 全连接层/ FC layer GNN GCN 图卷积神经网络交易信息 转账关系 社交关系 应用 知识图谱 智能推荐 10. 深度学习实践:循环神经网络 RNN ...
代表网络为GCN。 与CNN和RNN的对比: (a)RNN处理序列数据,CNN处理欧式结构图像数据,GCN可以处理非结构话的图数据,普适性强。 (b)参数层面,RNN是不同时间步之间共享,CNN是卷积核参数,GCN主要是计算中心节点和邻域节点之间的权重。 (c)计算限制,RNN要求按时序先后顺序计算,CNN要求坐标邻域计算,GCN脱离时序和空间约...
该论文将GCN运用到Person ReID上面来,将图像信息分块作为节点信息;作者提出一个新的时空图卷积网络(STGCN)。STGCN包括两个GCN分支:空间分支、时间分支。空间分支提取人体的结构信息,时间分支从相邻帧中挖掘判别线索。通过联合优化这些分支,模型提取了与外观信息互补的鲁棒时空信息。