论文3 Spatial temporal graph convolutional networks for skeleton-based action recognitionMotivation传统的建模骨架的方法通常依赖于手工特征或者遍历规则，这样会限制表达能力和泛化能力；基于大规模数据集的用GCN来建模动态图的方式，目前还没有被探索过。Model数据可以可视化为下图： 整个模型的结构如下：
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2023-08-11 16:51:47
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时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测。灰狼算法优化学习率，隐藏层节点，正则化系数。输入数据为单变量时间序列数据，即一维数据
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2024-01-18 21:03:39
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目录1.RNN层循环神经网络介绍RNN层原理RNN的缺点实现一个RNN（多层或单层）2.时间序列预测 1.RNN层循环神经网络介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）循环神
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2023-10-14 22:27:21
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# 时序神经网络原理及应用
时序神经网络（Sequential Neural Network）是一种能够处理时序数据的神经网络模型。它具有记忆性和时间相关性，适用于处理具有时间顺序关系的数据，如文本、音频、视频等。本文将介绍时序神经网络的原理和应用，并通过代码示例展示其在文本分类任务中的应用。
## 时序神经网络原理
时序神经网络是一种循环神经网络（Recurrent Neural Netw
RNN的变形GRU用于处理序列信息。通常应用于自然语言处理、时间序列预测、文本情感分类等。RNN具有这种能力的原因是，它的神经元能够记住之前的输入的信息，在一定程度上实现了输入序列的信息融合，并予以计算推测。目录1.RNN神经网络的连接方式2.LSTM的核心思想1.RNN神经网络的连接方式RNN神经网络的在某一时间步的连接方式与一般的神经网络连接方式相同。这个连接可大致分为三个部分：输入层，隐藏层
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2023-09-08 07:37:45
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背景： RNN（Recurrent Neural Networks），被国内翻译为循环神经网络，或者递归神经网络，窃以为这两种表述都不合理，应该称为：(深度)同参时序神经网络（下文展开讲述）。 RNN公式（来自：pytorch rnn）：\begin{align} h_t &=tanh(W_{ih}x_t+b_{ih}+W_{hh}h_{
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2024-01-16 16:40:53
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本文是在实现IVQA模型时的一些记录，该模型使用的是RNN建模，因此借此机会回顾一些Seq2Seq模型的写法，以及Pytorch的使用。1.LSTM：看结构图就可以明白LSTM的机理。 LSTM是一种使用了“门控”方式的RNN，最原始的RNN的结构上，其实就是一般的MLP网络，但是有一个“自回归的状态输出”。门控机制其实可以看作注意力机制，形式上是类似的。 具体的，LSTM有三个门，被称作是输入门
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2024-01-13 13:54:17
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本系列是整理关于用图神经网络（特别是图卷积）来建模时序图数据的论文。 2016-2017基本概念论文1 Structural Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent NetworksMotivationMethodModel 1Model 2Result论文2 Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning
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2023-12-03 15:40:54
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作者：曾毅研究团队 |封面：Mario De Meyer排版：光影以深度神经网络为代表的现代人工智能模型在识别图像、语音、文字等模式信息任务取得优异表现。然而，生物大脑具有处理复杂多变的环境信息的能力，这一点是当下人工智能模型所欠缺的。生物大脑的高效性源于多个方面，大脑神经元的种类，数量以及连接的复杂性都是重要因素。此外，神经元发放的脉冲序列所具有的时间维度信息，大脑中可能存在的量子信息
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2024-01-11 06:08:06
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本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表示出该节点的生成过程，可以看到放于Layer1中的某个节点时，它是由Layer2中的多个节点生成，而Layer2中的这些结点又有Layer3的部分节点生成，因此只要层次够
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2023-10-31 00:03:59
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感知机感知机（perceptron）是神经网络的基础结构，是学习神经网络，深度学习的基础。感知机接收多个输入信号， 输出一个信号。 这里所说的“信号”可以想象成电流或河 流那样具备“流动性”的东西。 像电流流过导线， 向前方输送电子一样， 感知机的信 号也会形成流， 向前方输送信息。 BP神经网络简介BP(BackPropagation) 算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种
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2023-10-25 23:38:26
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文章信息《Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks: A New Framework for Spatial-Temporal Network Data Forecasting》。由北京交通大学计算机学院万怀宇和林友芳老师团队的硕士生宋超和博士生郭晟楠完成，已被AAAI 2020接收。摘要本文提出了一种基于图卷积方法的时空网
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2023-12-12 12:37:30
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文章目录LSTNet论文解读1. 问题定义2. 模型解读2.1 卷积组件2.2 递归组件2.3 递归-跳过层2.4 时间注意力层2.5 自回归组件 LSTNet论文解读本文作为第二讲，讲述使用常规深度学习方法做多元时间序列预测的模型。由于近年图神经网络的兴起，后面文章将逐步介绍使用非常规深度学习方法的“图神经网络”方法做多元时间序列预测。本节基于论文：Modeling Long- and Sho
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2023-09-25 11:52:14
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Connecting the Dots: 基于图神经网络的多元时间序列预测1.文章概述多元时间序列预测背后的一个基本假设是，它的变量相互依赖。但现有方法未能充分利用变量对之间潜在的空间依赖性。近年来，图神经网络在处理关系依赖方面表现出了很高的能力。但是GNNs需要定义良好的图结构来进行信息传播，这意味着它们不能直接应用于依赖关系事先未知的多元时间序列。基于上述原因，本文作者提出了一个通用的图神经网
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2023-08-12 19:33:56
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时间序列预测任务可以按照不同的方法执行。最经典的是基于统计和自回归的方法。更准确的是基于增强和集成的算法，我们必须使用滚动周期生成大量有用的手工特性。另一方面，我们可以使用在开发过程中提供更多自由的神经网络模型，提供对顺序建模的可定制的特性。循环和卷积结构在时间序列预测中取得了巨大的成功。该领域中有趣的方法是通过采用最初在NLP中本地的Transformers和Attention架构。图
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2023-11-13 11:37:11
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导入CIFAR数据集import os
import numpy as np
import pickle as p
'''
根据文件目录结构 共5个训练文件 每个文件有10000条数据
所以批量导入CIFAR数据集 每次为10000条
'''
def load_CIFAR_batch(filename):
'''load single batch of cifar'''
with
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2023-09-04 17:08:00
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一、本阶段的组队学习网站地址：datawhale 二、本期主要学习内容： 如何构造一个数据全部存于内存的数据集类（见第6-1节) 学习基于节点表征学习的图节点预测任务（见第6-2节） 学习基于节点表征学习的边预测任务的实践（见第6-2节） 三、构造一个数据全部存于内存的数据集类 对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里。PyG为我们提供了方便的方式来构造数据完全存于内存的
©原创作者 | 小欣原标题：异步传播注意力图神经网络（APAN）简介，一种图神经网络时序模型在工业化场景上的实践探索01 图神经网络在工业场景上的瓶颈传统的图模型通常执行两个串行操作：首先是图查询，然后是模型推理，由于查询 k-hop 邻居的时间复杂度比较大，很多图算法在时序神经网络模型中无法执行快速推理，因此，极大地限制了图算法的工业化推广。为了解决这个问题，来自上海交通大学的团队和蚂
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2023-12-03 13:32:17
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文章目录一 、导读二、作者简介三、背景介绍3.1 图网络相关定义：3.1.1 图定义3.1.2 图网络3.1.3 最先提出图神经网络的工作3.2 图网络框架：3.2.1 计算单元GN block内部结构：三个“update”函数和三个“aggregation”函数。3.2.2 核心设计原则：四、代表性工作4.1 Message-passingneural network4.2 Non-local
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“单步预测”，因为仅要预测一个时间步。例如，给定最近7天观察到的温度：单步预测仅需要在时间步骤8进行预测。在一些时间序列问题中，必须预测多个时间步长。与单步预测相比，这些称为多步时间序列预
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2023-12-01 15:42:02
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