图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型

2024-05-19 14:56:21

图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型

目录

图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型
- 效果分析
- 基本描述
- 模型结构
- 程序实现
- 参考资料

效果分析

基本描述

GCN-GRU 模型是用于动态网络数据中动态不确定意见预测的端到端可训练深度学习模型。

模型结构

GNN 模型主要研究图节点的表示（Graph Embedding），图边结构预测任务和图的分类问题。
GCN模型具备深度学习的三种性质ÿ

图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型相关推荐

（pytorch-深度学习）门控循环单元（GRU）
门控循环单元(GRU) 循环神经网络中的梯度计算当时间步数较大或者时间步较小时,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸. 虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但无法解决梯度衰减的问题. 通常由于这个原因, ...
2020-10-21 吴恩达DL学习-C5 序列模型-W1 循环序列模型(1.9 GRU门控循环单元-改善梯度消失-在序列中学习非常深的连接-简化和完整版本-记忆细胞)
1.视频网站:mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 2.详细笔记网站(中文):http://www.ai-sta ...
【吴恩达deeplearning.ai】Course 5 - 1.9 GRU 单元（门控循环单元）
GRU 单元 (Gated Recurrent Unit (GRU)) 你已经了解了基础的RNN模型的运行机制,在本节视频中你将会学习门控循环单元,它改变了RNN的隐藏层,使其可以更好地捕捉深层连接, ...
门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）
来源:Coursera吴恩达深度学习课程接下来我们将会学习门控循环单元(Gated Recurrent Unit),它改变了RNN的隐藏层,使其可以更好地捕捉深层连接,并改善了梯度消失问题,让我们看 ...
现代循环神经网络-1.门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】
文章目录 1.门控循环单元(GRU) 1.1 门控隐状态 A.重置门与更新门 B.候选隐状态 C.隐状态 1.2 GRU的实现 A.从零实现 B.简洁实现 1.门控循环单元(GRU) GRU是一个比较 ...
回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出
回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出目录回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出基本介绍模型结构 CNN神经网络 G ...
分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测
分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测分类效果基本描述 1.Matlab实现WOA-CNN-GRU多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Ma ...
门控循环单元网络(GRU)在自然语言处理中的应用
作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介自然语言处理(NLP)是人类认知的一项重要技能,它涉及到对文本数据进行处理.提取信息并对其做出回应.传统上,文本分析方法使用基于统计模式的算法,如TF-IDF. ...
pytorch学习笔记（三十一）：门控循环单元（GRU）
文章目录前言 1. 门控循环单元 1.1 重置门和更新门 1.2 候选隐藏状态 1.3 隐藏状态 2. 读取数据集 3. 从零开始实现 3.1 初始化模型参数 3.2 定义模型 3.3 训练模型并创 ...

最新文章

热门文章