上面就是ST-GNN的基本原理,将GNN和序列模型(如RNN、LSTM、GRU、Transformers 等)结合。如果你已经熟悉这些序列和GNN模型,那么理论来说是非常简单的,但是实际操作的时候就会有一些复杂,所以我们下面将直接使用Pytorch实现一个简单的ST-GNN。 ST-GNN的Pytorch实现 首先要说明:为了用于演示我将使用大型科技公司的股市数据。
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时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现 在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以...
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型...
选择了多种经典的时空图预测模型作为基线,包括LSTM、STGCN、GWNet、AGCRN、D2STGNN和STAE等。 实现细节: 使用PyTorch工具包在配备NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU的Linux服务器上实现模型。 使用Adam优化器进行模型训练,设置了固定的随机种子以确保结果的可重复性。
本文的代码复现,后续会发到的链接(https://github.com/shawnwang-tech/ST-MGCN-pytorch)。感兴趣的同学可以 star 关注。 B 站视频链接 读书会视频分享链接: 集智俱乐部图网络论文读书会22期 | 基于时空多图卷积网络的网约车需求量预测https://www.bilibili.com/video/av62438890/...