多层、双向RNN、GCN图示理解

最新推荐文章于 2025-10-09 10:22:16 发布
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#人工智能 #RNN #GCN

博客主要围绕信息技术领域的多层RNN、双向RNN及GCN展开。介绍了多层RNN，给出双向RNN相关内容及代码，还提及了GCN，为相关技术学习提供了一定参考。
告别RNN，迎来TCN！股市预测任务是时候拥抱新技术了
迈微AI研习社 · 号主
09-17 1465
本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN 的性能大幅超过 RNN。
深度学习系列资料总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GCN（图卷积神经网络）
mariodf的博客
11-05 1842
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、GCN（图卷积神经网络）之间的区别和联系
RNN CNN GCN
qq_45126531的博客
10-06 871
GCN:图卷积神经网络，对象是一个图的数据结构，和CNN一样是一种图片的特征提取器，与CNN不同的是他设计了一种精巧的公式方法提取特征，还可以进行节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预测（link prediction），图的嵌入表示（graph embedding）。CNN:对象是图片，一个二维结构，其主要核心是有一个kernel小窗口，用于图片的平移，然后再利用卷积来提取图片的特征。M的矩阵，为B，邻接矩阵为N。
一图看懂图卷积网络GCN
最新发布
xian0710830114的专栏
10-09 1212
我们熟悉的卷积常用来处理图片，靠滑动窗口提取局部像素特征；而图卷积网络（GCN），是把这种“找局部关联”的思路，用到了更灵活的“图”数据上。
gcn 图卷积神经网络_基于图卷积神经网络GCN的时间序列预测：库存品需求预测
weixin_39618597的博客
11-30 556
时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图结构的使用...
GCN的多层卷积的流程图
ningyanggege的博客
06-18 1525
深度学习模型个人总结（DNN,CNN,RNN,LSTM,GCN,GAN）
qq_45672511的博客
04-20 1万+
本文为介绍深度学习中的常用，必学模型，主要用于初学者入门，目的是为了区分各模型的区别和联系，了解基本的工作原理。
CNN、GCN、transformer简图
10-06
我们被要求提供CNN、GCN和Transformer的简单图示。由于当前环境无法直接生成图片，我将描述每个模型的简图结构，并使用文字和简单的ASCII艺术来示意。同时，我会在描述中引用相关概念。 1. **CNN (Convolutional ...
论文翻译：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
com_fang_bean的博客
07-23 1338
人体骨骼的动力学特性为人体动作识别提供了重要的信息。传统的骨架建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则，从而导致表达能力有限，难以泛化。在这项工作中，我们提出了一个新的动态骨架模型，称为时空图卷积网络(ST-GCN)。它通过自动学习数据的空间和时间模式，超越了以往方法的局限性。这个公式不仅带来了更大的表达能力，而且更强的泛化能力。在两个大数据集动力学和NTU-RGBD上，它实现了对主流方法的实质性改进。 人的动作识别在视频理解中起着重要的作用，近年来成为一个活跃的研究领域。一...
图神经网络概述第三弹：来自IEEE Fellow的GNN综述
weixin_33845881的博客
01-07 3598
图神经网络（GNN）热度持续上升，之前我们曾介绍了清华两篇综述论文，参见：深度学习时代的图模型，清华发文综述图网络，和清华大学图神经网络综述：模型与应用。最近，IEEE Fellow、Senior Member 和 Member Zonghan Wu 等人又贡献了一篇图神经网络综述文章。这篇文章介绍了 GNN 的背景知识、发展历史、分类与框架、应用等，详细介绍了各种模型与方法，包括公式、模型图示、...
GGNN和GCN的几篇论文笔记
03-10
GGNN和GCN的几篇论文笔记，介绍常用的两种图神经网络。个人笔记。
【神经网络学习日记(8)】一些图神经网络的简单介绍（GCN、GAT、rGCN）
Spark_lr的博客
09-17 2277
本文简单介绍了一些图神经网络，包括GCN、GAT、rGCN等。主要介绍了模型的结构和表达方式等。
图卷积网络（GCN）全解析
hello.reader
12-25 2万+
图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它将图的拓扑结构与节点特征结合起来，通过图卷积操作来提取节点之间的关系和特征信息。相比传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），GCN能够直接在不规则的图结构上运行，而无需将其转换为规则的网格数据。在深入了解图神经网络（Graph Neural Network, GNN）之前，需要理解图的基础知识。
【论文导读】- Variational Graph Recurrent Neural Networks（VGRNN）
1+1=王的博客
06-13 5108
对图结构化数据的表示学习主要在静态图设置中进行研究，而对动态图进行建模的努力仍然很少。在本文中，我们开发了一种新颖的分层变分模型，该模型引入了额外的随机变量来联合建模图递归神经网络（GRNN）的隐藏状态，以捕获拓扑和节点属性变化的非动态图。我们认为，在这个变分GRNN（VGRNN）中使用高级潜在随机变量可以更好地捕获动态图中观察到的潜在变异性以及节点潜在表示的不确定性。通过为这种新的VGRNN架构（SI-VGRNN）开发的半隐式变分推理，我们表明灵活的非高斯潜在表示可以进一步帮助动态图分析任务。
GCN的搭建
A2321161581的博客
03-20 776
GCN构建
《Dependency Graph Enhanced Dual-transformer Structure for Aspect-based Sentiment Classification》阅读笔记
无深度不学习的博客
09-15 1889
《Dependency Graph Enhanced Dual-transformer Structure forAspect-based Sentiment Classification》阅读笔记 1.摘要 近年来，利用图卷积神经网络实现语义依赖树来描述方面和相关的情感词之间的内在联系，但是由于依赖树的噪音和不稳定性，这种改进是有限的。 提出了一个依赖图增强的双向transformer网络（DGEDRT），它通过迭代交互的方式，将从transformer学习的平面表示和从相应的依赖图中学习的图形化表示结合
实体关系联合抽取方法综述（有监督）
qq_40671063的博客
09-28 9793
实体关系联合抽取方法综述（有监督）
【知识图谱】——图卷积神经网络（GCN）
汤庆
06-30 1万+
一、前言 深度学习一直都是被几大经典模型给统治着，如CNN、RNN等等，它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果，那这个GCN是怎么跑出来的？是因为我们发现了很多CNN、RNN无法解决或者效果不好的问题——图结构的数据。我们做图像识别，对象是图片，是一个二维的结构，于是人们发明了CNN这种神奇的模型来提取图片的特征。CNN的核心在于它的kernel，kernel是一个个小窗口，...
双向RNN
05-24
### 双向RNN在虚假评论检测中的应用及优势 #### 1. **双向RNN的工作原理** 双向RNN（Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN）由两个独立的RNN组成，其中一个按时间步正向传播，另一个反向传播。两者共享...
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