图神经网络结合LSTM结合注意力机制代码

深度学习的奋斗者

于 2023-03-21 10:08:09 发布

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分类专栏：优化算法优化神经网络文章标签：神经网络 lstm 深度学习

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本文深入探讨了如何将图神经网络（GNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合，并引入注意力机制，以提升深度学习模型的表现。通过具体的代码示例，阐述了这一组合在处理复杂数据结构时的优势，为读者提供了理解和实现这一技术的路径。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >


import torch
import torch.nn as nn
import dgl

class GraphLSTAM(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers):
        super(GraphLSTAM, self).__init__()
        
        self.graph_conv = dgl.nn.GraphConv(input_dim, hidden_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True)
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, g, features):
        # g: DGLGraph object
        # features: tensor of shape (batch_size, num_nodes, input_dim)
        
        # Graph convolution layer
        h = self.graph_conv(g, features)
        h = t