动态图算法:EvolveGCN——融合GNN和RNN的离散型动态图神经网络
在图神经网络(Graph Neural Network,GNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)领域,EvolveGCN是一种创新的算法,它将GNN和RNN结合在同一层,并利用时间和空间信息进行建模。本文将详细介绍EvolveGCN算法的原理,并提供相应的Python源代码。
EvolveGCN算法的核心思想是结合图数据的动态性质和节点之间的演化过程,从而更好地捕捉图数据中的时空关系。该算法通过将GNN和RNN融合到同一层中,实现了对动态图数据的建模。下面我们将逐步介绍EvolveGCN算法的实现。
首先,我们需要导入所需的Python库:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn