时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现

在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法,比如将GNN与序列模型结合——时空图神经网络(Spatail-Temporal Graph),能够捕捉数据的时间和空间依赖性。

对于时空图神经网络Spatail-Temporal Graph来说,最简单的描述就是在原来的Graph基础上增加了时间这一个维度,也就是说我们的Graph的节点特征是会随着时间而变化的。

GNN模型和序列模型(如简单RNN、LSTM或GRU)本身就复杂。结合这些模型以处理空间和时间依赖性是强大的,但也很复杂:难以理解,也难以实现。所以在这篇文章中,我们将深入探讨这些模型的原理,并实现一个相对简单的示例,以更深入地理解它们的能力和应用。

https://avoid.overfit.cn/post/d59e03bc09074271a09121ab2171f56f

posted @   deephub  阅读(225)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· .NET10 - 预览版1新功能体验(一)
历史上的今天:
2023-04-15 用CTGAN生成真实世界的表格数据
2022-04-15 HIST:微软最新发布的基于图的可以挖掘面向概念分类的共享信息的股票趋势预测框架
2020-04-15 Mask R-CNN上手指南:通过对象检测和分割实现对无人机的检测
点击右上角即可分享
微信分享提示