GRAM-ODE

最新推荐文章于 2025-08-19 23:08:28 发布
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分类专栏： 时空图预测交通领域 文章标签： 深度学习 时序数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43057295/article/details/131475888
本文提出了一种新的图神经网络模型GRAM-ODE，旨在解决图神经网络的过平滑问题和长期时间序列预测。通过引入常微分方程模块和动态语义边，该模型能更好地捕捉时空相关性和局部信息。文章详细介绍了模型的结构，包括全局和局部消息传递、边缘消息传递、消息过滤、聚合层和更新层。实验表明，GRAM-ODE在交通流量预测等任务上表现出色，具有较高的鲁棒性和准确性。

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本文是在 STGODE和MTGODE基础上发展来的，同时也对其进行对比

现状问题

在这里插入图片描述

本文主要针对以下几个问题进行分析：

1、图神经网络得过平滑现象

2、长期时间序列预测问题

3、高纬度时空相关性

在这里插入图片描述

创新点

针对这样的几个问题，分别作出设计：

本文得思路

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GRAM-ODE代码解析
weixin_43057295的博客
07-19 173
该代码是基于GRAM-ODE论文来的 详见：GRAM-ODE论文解释 这段代码定义了一个名为的函数，用于训练神经网络模型。它接受几个输入参数：在训练过程中，该函数遍历数据加载器提供的批次。它将模型设置为训练模式，清除优化器的梯度，并将输入数据和目标数据移动到指定的设备上。然后，使用模型对输入数据进行预测，并使用提供的标准差和均值对预测结果进行反归一化。使用指定的损失函数计算预测结果和目标数据之间的损失。计算出损失的梯度后，优化器根据这些梯度更新模型的参数。该函数还计算了几个评估指标，包括RMSE、MAE和M
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征提取（论文篇二）
qq_36130719的博客
04-17 737
对文本进行自动分类的过程。在该系统中，将待分类的文本输入到文本分类系统中，输出的是。涉及到的词嵌入和预训练语言模型、神经网络和深度学习、多尺度特征提取等技术。事实上，对于人脸对齐这种关联型任务，人脸各个部分，并不是在相同的。人工神经网络是模拟人类大脑的神经结构来进行设计的，用一种数学和计算模型。来模拟自然界生物的神经元活动，由大量相互连接的神经元来对信息进行计算和。传递，最终利用误差反向传播来对模型的参数进行调整，来拟合输入和输出的关。大多深度网络网络模型只使用最后一层的卷积特征，这样可能会造成信息的。
洛伦兹系统ODE方程-MATLAB
qq_43688618的博客
03-28 1362
输出参数f也是一个3维向量，分别对应x、y和z的导数值。函数的输入参数包括一个时间向量t和一个状态向量X，其中X是一个12维向量，代表了洛伦兹系统的状态变量x、y、z及其对应的雅可比矩阵Y。接着，函数计算了状态变量x、y、z的导数，即f(1)、f(2)和f(3)，计算公式参照了洛伦兹系统的ODE方程。接下来，函数构建了雅可比矩阵Jac，并用它来计算状态变量X的雅可比矩阵Y的导数值，并将结果保存到f的4到12维。f(2)代表y的导数，其计算公式为：(24-4*c)y(1)+cy(2)-y(1)*y(3)
k-gram 拼写校正 java_拼写纠错-基于lucene-ngram实现拼写纠错
weixin_33869754的博客
02-17 188
拼写纠错功能本文基于lucene6.1中的spellchcker编写的使用示例，并介绍功能实现流程,实现类似以下百度中的纠错 首先我们要有一份词典数据，作为正确的词，供lucene建立索引，词典可参考file/dictionary.txt文件格式1. INDEX_STORE_DIR倒排索引存储路径Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); IndexW...
awesome-go
andylau00j的专栏
12-20 3217
https://awesome-go.com/ Awesome Go    A curated list of awesome Go frameworks, libraries and software. Inspired by awesome-python. Contributing Please take a quick gander at the contribu
浅尝则止 - SciPy科学计算
海洋饼干叔叔
01-12 1031
21. 浅尝则止 - SciPy科学计算 SciPy以NumPy为基础，提供了众多数学、科学、工程计算用的模块，包括但不限于：线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵处理。 本章适合那些有较好高等数学、线性代数、概率论基础的工科学生或从业者阅读。其他读者可以跳过，不影响后续章节。为减轻“数学恐惧症”患者的恐惧，作者尽量选择相对容易的“数学”案例来进行解读。 版权声明 本文可以在互联...
论文阅读记录 51-100篇 20200316-20210817
小树屋
03-16 1560
2020-3-16 Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization CVPR2019 semantic map 2 image 提出Spatially-Adaptive，在semantic mask上通过网络层得到均值和方差map（不是一个标量，也即和Contitional BN的区别），然后把它用于偏移noise上。...
NIPS2019 | 2019NIPS论文 | NeurIPS2019最新更新论文~持续更新| NIPS2019百度云下载
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王博（Kings）的博客
09-04 2万+
论文下载百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/100OAXTIOTPoMjbi-dwOcxA 提取码：请关注【计算机视觉联盟】微信公众号，回复：NIPS2019 今天更新到2019年9月6号 目录 今天更新到2019年9月4号 Understanding the Representation Power of Graph Neural Networks in ...
GRAM-ODE的补充文件
06-30
是博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43057295/article/details/131475888?spm=1001.2014.3001.5502的补充文件 里面包含本博客的pdf已经本文的程序
深度学习领域GRAM-ODE补充文件解读
资源摘要信息:"本文档是作为博客文章《GRAM-ODE的补充文件》的附加资料，其内容涵盖了深度学习领域内的重要概念和技术。博客文章的网址为***，而本文档则提供了该博客文章中提及的PDF文件以及相关程序代码的压缩包，...
卷积神经网络（CNN）学习笔记
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CNN是一种用于图像处理的深度学习模型，其核心在于自动特征提取。它通过卷积层捕捉局部特征，池化层降维并增强鲁棒性，全连接层进行最终决策。CNN的优势包括权值共享减少参数量、局部连接模拟视觉机制，以及层级特征学习能力。经典模型如LeNet、AlexNet、ResNet等不断优化网络结构。虽然面临过拟合、计算量大等挑战，但通过数据增强、迁移学习等方法可有效解决。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等领域，展现出强大的特征学习和模式识别能力。
WITRAN:基于改进的RNN时间序列预测模型
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08-15 1024
本文提出WITRAN模型，用于高效解决长期时间序列预测中的多尺度语义捕捉难题。针对现有RNN、CNN和Transformer类方法在全局/局部相关性与周期模式捕捉上的不足，创新性地结合水波信息传输框架（WIT）和循环加速网络（RAN）。WIT通过2D重组和双向门控传播分别捕获长短期模式，RAN采用并行切片计算将复杂度降至O(√L)。在能源、交通等领域实验中，模型在长期/超长期预测任务上MSE平均提升5.8%-14.3%，效率提升3倍以上，并展现出强鲁棒性。消融实验验证了双向门控和状态融合机制的有效性，未来将
神经网络训练过程详解
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08-19 300
神经网络训练过程通过迭代优化逐步学习数据规律。初始阶段（Epoch 0）随机初始化参数，预测结果波动大。早期训练（Epoch 1-50）快速识别基本模式，损失值从35.42骤降至2.65。中期（Epoch 50-200）微调参数，预测线接近真实关系。后期（Epoch 200-500）稳定收敛，损失值维持在1.97。整个过程包含前向传播计算预测值、损失函数评估误差、反向传播计算梯度、优化器更新参数等关键步骤，最终使网络学会数据背后的真实线性关系y=2x+1。
深度学习图解：神经网络如何学习？
GUPAOAI的博客
08-19 367
文章摘要：本文详细介绍了使用神经网络预测冰淇淋销售的实现过程。首先阐述了如何确定网络架构（1个隐藏层，2个神经元），并重点讲解了通过梯度下降法优化模型参数（权重和偏差）的方法。文章比较了暴力破解法、梯度下降法和随机梯度下降法的优缺点，指出梯度下降能有效寻找最优参数值，但随着数据量增大可能出现计算效率问题。最后简要提及了学习率设置的重要性及其他优化算法，为神经网络训练提供了系统性的方法指导。
机器学习深度学习 所需数据的清洗实战案例 （结构清晰、万字解析、完整代码）包括机器学习方法预测缺失值的实践
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08-19 694
加载你自己写的缺失值处理工具模块。核心思想：所有负责“基于训练集拟合并填充训练集”；与之配套的负责“用训练阶段学到的统计量/模型去填充测试集”。这样可以避免把测试集信息泄露到训练阶段。train_fill：基于训练集“学规则 + 填训练集”。test_fill：沿用训练集规则，填充测试集。简单剔除：CCA（删除有缺失的行）。统计填充：均值 / 中位数 / 众数。机器学习预测填充：线性回归（线性假设） / 随机森林（非线性、鲁棒）。这样设计的好处：不同方法可以随时替换，实验对比。
RNN（循环神经网络）和Transformer是处理自然语言处理（NLP）任务区别
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RNN适合处理短序列、对实时性要求高（如语音识别）的场景，但受限于串行结构和长距离依赖问题； Transformer凭借并行计算和自注意力机制，在长序列、复杂语义关联的任务（如机器翻译、文本摘要、大模型预训练）中表现远超RNN，是当前NLP领域的主流架构（如BERT、GPT、LLaMA等均基于Transformer）。
【深度学习】基于ESRNet模型的图像超分辨率训练
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08-16 731
基于ESRNet模型（ESRGAN简化版本）的图像超分辨率训练，可作为【机器学习】领域的学习样本，通过本项目，您可以了解机器学习的具体流程和关键概念。
给AI装上“稳压器”：批归一化如何加速深度学习
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08-16 346
想象一条汽车装配线：零件尺寸忽大忽小，工人被迫不停调整工具——这种生产标准不统一的混乱，正是深度学习中“内部协变量偏移”的灾难。今天，让我们一起探索这篇引用超10万次的论文，如何解决了深度学习的“慢性病”。今天，当你秒开手机人脸解锁、当工厂每秒检测十件产品——请不要忘记，背后是无数神经网络层在批归一化的“稳压”下高效协作。· 批归一化+网络：成功训练100层网络（如ResNet），错误率下降40%。效果：将本批数据强行拉回“标准身材”（均值0，方差1）。
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本项目基于PyQt5构建了简洁易用的图形用户界面，支持用户选择本地图片或视频进行目标检测。系统界面美观，交互流畅，具备良好的用户体验。项目附带完整的 Python 源码和详细的使用说明，适合学生进行学习或有一定 Python 基础的开发者，参考与二次开发。您可以在文末获取完整的代码资源文件。✨ 项目亮点🔧包括pyqt5界面、后台检测逻辑、模型加载等模块🧠源代码，支持个人添加改进、模型修改等🚀结构清晰，逻辑完整，便于演示使用数据集一部分个人标注，一部分来源网络，已统一标注格式并完成预处理，
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