除了GCN,还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制,以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。 GATED GRAPH NEURAL NETWORKS(GGNN) GGNN网络使用了GRU(Gate Recurrent Units),在固定的 T 时间步中展开RNN,并使用BPTT算法(Back Propagation Through Time)以计算梯度。 补充: GGNN...
其中优化器选取的是Adam用于训练T-GCN模型。 此外,作者为了检验T-GCN是否真的具有捕获时空依赖关系的能力,将T-GCN单独与GRU 进行比较,从下图的RMSE指标结果中,可以看到T-GCN较于GRU具有明显的优势。 最后,作者通过对比预测时间序列的长度大小,发现T-GCN无论是在短时预测还是长时预测中,均具有较好的表现效果,表明T...
当输入的序列存在重要信息时,遗忘门f的值就会接近0,那么输入门i的值就会接近1,此时LSTM模型遗忘过去的记忆,记录重要的记忆。 三、GRU(门控循环单元) 3.1 GRU结构 由于LSTM门控网络结构过于复杂与冗余 GRU将遗忘门和输入门合并乘更新门,同时将记忆单元与隐藏层合并成重置门,进而让整个结构运算变得更加就简化且性能...
提出模型:为了同时捕获空间和时间相关性,提出了时间图卷积网络(T-GCN)模型,即将图卷积网络(GCN)和GRU结合。GCN用于学习复杂的拓扑结构以捕获空间依赖性,而GRU用于学习交通数据的动态变化以捕获时间依赖性。T-GCN的代码:GitHub - lehaifeng/T-GCN: Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Flow Predicti...
一种基于GCNGRU的露天矿卡车停留区域活动识别方法,属于轨迹数据挖掘领域.方法如下:基于车辆的唯一标识ID和时间,对GPS轨迹数据进行过滤,即数据筛选,以消除无效的数据;基于过滤后的GPS轨迹数据,根据车辆实际的停留时间状况,设置合适的阈值来对轨迹数据进行停留区域识别;基于得到的卡车停留区域,提取其基本特征,将停留区域...
前言 深度学习中大家熟知的几种框架DNN、CNN、RNN(LSTM和GRU)等等是为了处理欧式空间中的数据,如图片、语音、文本。而图神经网络可以应用于更为丰富的拓扑结构数据,...
GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型_陈俊杰 下载积分:2000 内容提示: 西安电子科技大学学报 Journal of Xidian University ISSN 1001-2400,CN 61-1076/TN 《西安电子科技大学学报》网络首发论文 题目: GCN-GRU:一种无线传感器网络故障检测模型 作者: 陈俊杰,邓洪高,马谋,蒋俊正 收稿日期: 2021-09-03 网络...
模型在迭代中使用相同的参数,而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数,这是一种分层的特征提取方法。此外,节点隐藏状态的更新是一个顺序过程,可以从RNN核(如GRU和LSTM)中受益。 图的边上还有一些信息特征,无法在模型中有效地建模。例如,知识图中的边具有关系的类型,通过不同边的消息传播应根据其类型而...
1.本发明涉及电力变压器运行状态评估及预测领域,尤其指一种基于gru ‑ gcn的变压器油中溶解气体浓度预测方法。 背景技术: 2.电力变压器在电力系统中承担着变电和配电的重要作用,电力变压器的正常稳定运行关系着电力系统的安全可靠供电。电力变压器的绝缘油在工作状态下会受到多因素影响产生含碳氢元素的气体,包括氢气(h2...
GRIP++主要包含两个部分,一个是用图卷积(GCN)对轨迹数据进行编码, 另外是GRU所构成的seq2seq模型。