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将GCN和LSTM相结合,实现对图结构数据的时间序列建模,用于处理具有时间序列属性的图分类任务。
2023-03-18 田山
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RNN的提出可以追溯到1982年,当时J. Hopfield等人提出了一种称为“Hopfield网络”的模型,该模型可以用于解决序列数据处理问题。但是,RNN的应用受限于其难以处理长序列数据的问题,直到LSTM(1997)和GRU(20
2023-03-18 田山
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GRU (Gated Recurrent Unit) 是在2014年被提出的,由Kyunghyun Cho等人在论文 “Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder fo
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Gated Graph Neural Network Gated Graph Neural Network (GGNN) 是一种基于图神经网络的模型,由Microsoft Research提出,旨在处理图形数据(如程序代码、分子结构等)上的
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MPNN指的是基于消息传递机制的图神经网络,它能够对图结构数据进行建模和学习。在MPNN中,节点和边都可以包含信息,每个节点和边都有一个表示向量,它们可以根据它们相邻的节点和边的信息来更新自己的向量表示。MPNN通常包括两个主要步骤:消息传
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