动态图算法:EvolveGCN——融合GNN和RNN的离散型动态图神经网络

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本文介绍了EvolveGCN算法,它结合图神经网络GNN和循环神经网络RNN,用于动态图数据的建模。通过详细讲解算法原理并提供Python代码实现,阐述如何利用时空信息捕捉动态图数据中的关系。

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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
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