Gat
  • 2025-01-06GRU-PFG:利用图神经网络从股票因子中提取股票间相关性
    “MCI-GRU:StockPredictionModelBasedonMulti-HeadCross-AttentionandImprovedGRU”论文地址:https://arxiv.org/pdf/2410.20679摘要金融市场因复杂性及大数据时代的来临,使得准确预测股票走势变得尤为重要。传统的时序分析模型,例如GRU,在应对市场非线性的动
  • 2025-01-04Python图注意力神经网络GAT与蛋白质相互作用数据模型构建、可视化及熵直方图分析
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=38617原文出处:拓端数据部落公众号摘要: 本文聚焦于图注意力网络GAT在蛋白质-蛋白质相互作用数据集中的应用。首先介绍了研究背景与目的,阐述了相关概念如归纳设置与转导设置的差异。接着详细描述了数据加载与可视化的过程,包括代码实现与分析,如数
  • 2024-12-29【论文解读】How attentive are graph attention networks?
    图注意力网络有多专注?题目:Howattentivearegraphattentionnetworks?作者:SBrody,UAlon,EYahav单位:IsraelInstituteofTechnology,GoogleDeepMind,Tabnine摘要:图注意网络(GraphAttentionNetworks,GATs)是最受欢迎的图神经网络(GNN)架构之一,并被认为是图表示学习的最
  • 2024-12-13转载:【AI系统】SqueezeNet 系列
    本文将介绍SqueezeNet系列网络,在轻量化模型这个范畴中,Squeezenet是最早的研究。主要针对了一些组件进行轻量化。与以往的网络都只讲网络如何设计不同。SqueezeNext则从硬件角度分析如何加速,从而更全面地了解网络结构的设计。SqueezeNet模型SqueezeNet:是轻量化主干网络中比
  • 2024-12-04【人人都能学得会的NLP - 文本分类篇 06】基于 Prompt 的小样本文本分类实践
    【人人都能学得会的NLP-文本分类篇06】基于Prompt的小样本文本分类实践NLPGithub项目:NLP项目实践:fasterai/nlp-project-practice介绍:该仓库围绕着NLP任务模型的设计、训练、优化、部署和应用,分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验AI藏经阁:https://git
  • 2024-09-22图卷积网络(GCN)与图注意力网络(GAT)基础实现及其应用
    创作不易,您的打赏、关注、点赞、收藏和转发是我坚持下去的动力!图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)是一种能够直接在图结构数据上进行操作的神经网络模型。它能够处理不规则的数据结构,捕获节点之间的依赖关系,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别、化学分
  • 2024-03-28BLE --- GAT/GATT
    GATGAT定义了数据交互的协议(PDU、各种命令),和存储在server的各种attribute。PDU格式 命令类型具体命令具体的命令由AttributeOpcode指定atttributeatttrubute格式如下:GATT GATT使用GAT进行数据交互,对存储在server设备的attribute操作 
  • 2023-11-16GNN、GCN和GAT
    GNN图神经网络GNN的流程:1.聚合2.更新3.循环需要邻居来判断它,作为它自己信息的一个补足。a,b,c可以手动设置,也可以通过训练得到。进行一层GNN操作后得到的A的信息。二层GNN就可以得到二阶邻居的信息,三层GNN就可以得到三阶邻居的信息。包含了结构特征。GCN图卷积
  • 2023-11-02ARC078F
    这是一道容易想假的题(个人认为)。首先有一个转化,我们发现直接删边不好做,我们考虑如果已经知道这条唯一路径该怎么做。我们画完图后发现,保留的图一定会是路径中的点挂着若干个路径以外的点,并且这些点可以任意互相连边,路径中不同点挂着的点集一定不能互相连边。但是直接枚举这条路
  • 2023-09-20图注意网络(GAT)的可视化实现详解
    前言 能够可视化的查看对于理解图神经网络(gnn)越来越重要,所以这篇文章将介绍传统GNN层的实现,然后展示ICLR论文“图注意力网络”中对传统GNN层的改进。本文转载自DeepHubIMBA作者:DavidWiner仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术
  • 2023-04-28论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
    GroundedActionTransformationforRobotLearninginSimulation发表于AAAI2017仿真机器人学习中的接地动作变换HannaJ,StoneP.Groundedactiontransformationforrobotlearninginsimulation[C]//ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence
  • 2023-04-28论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
    StochasticGroundedActionTransformationforRobotLearninginSimulation发表于IROS2020(CCFC)模拟中机器人学习的随机接地动作转换DesaiS,KarnanH,HannaJP,etal.Stochasticgroundedactiontransformationforrobotlearninginsimulation[C]//2020IEEE
  • 2023-04-08GNN-learning-notes
    GNN学习笔记Datetime:2023-04-01T16:28+08:00Categories:MachineLearning目录GCNGraphSAGEGraphAttentionNetwork初学者一定要看:【GNN入门】综述篇-知乎用户MxLVSX的文章-zhihu.com,包括频域和空域、任务类型、经典模型。最早的GNN,介于迭代不动点:https://zhuanla
  • 2023-04-06BiSyn GAT+:用于基于方面的情绪分析的双语法感知图形注意力网络
    基于方面的情绪分析(ABSA)是一种细粒度的情绪分析任务,旨在调整方面和相应的情绪,以进行特定方面的情绪极性推断。这很有挑战性,因为一个句子可能包含多个方面或复杂的(例如,条件关系、协调关系或对抗关系)。近年来,利用图神经网络挖掘依赖语法信息已成为最流行的趋势。尽管它取得了成功,但