第一层CNN-RNN编码器:处理每个股票的输入时间序列(如每日日志回报),提取局部模式和长时依赖。 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...
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 ...
AAA床上用品批发王姐创建的收藏夹论文内容:2023最新!RNN+LSTM+GCN+Transformer+BERT一次吃透!论文精讲+代码解读,熬夜也要刷完的保姆级教程!从入门到进阶!!!,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
To overcome the above shortcomings, in this paper, we propose to utilize the Graph Convolutional Neural Network (GCN) and the Recurrent Neural Network (RNN) for the feature extraction of the network topology, and the aggregation of link-level features to path-level features. By doing this, ...
近年来事件抽取方法总结,包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等类型,DMCNN、FramNet、DLRNN、DBRNN、GCN、DAG-GRU、JMEE、PLMEE等方法 Table of Contents 目录 Define(事件抽取的定义) Surveys(综述论文) ...
The calflops is designed to calculate FLOPs、MACs and Parameters in all various neural networks, such as Linear、 CNN、 RNN、 GCN、Transformer(Bert、LlaMA etc Large Language Model) - MrYxJ/calculate-flops.pytorch
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人物简介: 一、谢秀和担任职务:担任泉州海景贸易有限公司监事;二、谢秀和的商业合作伙伴:基于公开数据展示,谢秀和与杨学斌为商业合作伙伴。 老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图 合作伙伴 了解老板合作关系 ...
1⃣ 信息输入复杂性系统异常预测的最大难点之一是多源异构数据的处理。这些数据通常来自不同传感器、渠道和来源,且大多为时间序列数据。如何从这些复杂的多源数据中提取有用的信息,是当前技术面临的重大挑战。虽然深度学习方法如CNN、RNN、Transformer、GCN等在一定程度上能够处理这些数据,但它们仍在面对多源异构时间...