原文:利用CNN-LSTM學習有效子圖進行動態網絡鏈路預測

Dynamic Network Link Prediction by Learning Effective Subgraphs using CNN LSTM 摘要:現有的方法大多涉及整個網絡和目標環節,這導致高計算成本。本文旨在通過使用深度學習方法提出一個新的框架來解決這些問題。DLP LES使用基於公共鄰居的目標鏈路子圖,並學習給定動態網絡的過渡模式。此外,我們的模型引入了新的機制來降低計算成本 ...

2020-12-01 17:50 0 592 推薦指數:

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Dynamic networks | 動態網絡

Dynamic networks reveal key players in aging 系統生物學中的網絡分析 網絡的拓撲結構:topological properties, 網絡的度:whole network connectivity (degree),節點度是指和該節點 ...

Tue Aug 07 22:40:00 CST 2018 0 760
動態網絡社團檢測學習筆記 --- 隨機塊模型小結之隨機塊模型簡介

隨機塊模型是隨機圖的生成模型,用於生成圖結構。該模型針對無向無權網絡有以下兩個假設: 每個節點都會有且僅有一個社團歸屬 每條邊的生成只與兩個節點所在的社團有關 網絡中社團個數固定為K 模型認為對於一個節點,我們要先確定節點的社團歸屬,確定好后再確定其與自己所在社團以及其他社團 ...

Sat Mar 23 01:09:00 CST 2019 0 1162
動態網絡社團檢測學習筆記 --- 隨機塊模型小結之簡介

網絡科學起源於18世紀,著名的哥尼斯堡七橋問題就是復雜網絡學科的起源,所以歐拉可以說是復雜網絡研究的鼻祖(扯遠了)。而復雜網絡也是一門交叉學科,其研究者所在領域包括概率統計學科,計算生物學科以及計算機學科等。 在復雜網絡分析中,社團檢測(community detection)就是其重要的任務 ...

Wed Mar 20 23:39:00 CST 2019 0 542
利用CNN進行人臉年齡預測

很久之前做的東西了,最近做了一個人臉相似度檢測,里面用到了這里的一個模型,所以抽個空把人臉年齡檢測的思路總結一下。 與其他CNN分類問題類似,人臉年齡預測無非就是將人臉分為多個類別,然后訓練卷積神經網絡,最后利用訓練好的卷積神經網絡進行分類即可。 但是在人臉年齡分類方面,有幾個比較 ...

Wed Nov 30 19:02:00 CST 2016 0 1759
深度學習筆記(一) tf.keras 構建lstm神經網絡進行時間序列預測

  簡介:長短期記憶人工神經網絡(Long-Short Term Memory, LSTM)是一種時間遞歸神經網絡(RNN),論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。   目的:學會使用tf.keras構建lstm神經網絡進行 ...

Sun Mar 07 01:15:00 CST 2021 0 1149
使用TensorFlow的遞歸神經網絡LSTM進行序列預測

本篇文章介紹使用TensorFlow的遞歸神經網絡LSTM進行序列預測。作者在網上找到的使用LSTM模型的案例都是解決自然語言處理的問題,而沒有一個是來預測連續值的。 所以呢,這里是基於歷史觀察數據進行實數序列的預測。傳統的神經網絡模型並不能解決這種問題,進而開發出遞歸神經網絡模型,遞歸 ...

Wed Nov 22 02:16:00 CST 2017 1 6545
Python代寫利用LSTM模型進行時間序列預測分析 - 預測愛爾蘭的電力消耗

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中,神經網絡用於使用2011年4月至2013年2月期間的數據預測都柏林市議會公民辦公室的能源消耗。 每日數據是通過總計每天提供的15分鍾間隔的消耗量來創建的。 LSTM簡介 LSTM(或長期短期存儲器網絡)允許分析具有長期 ...

Sat May 25 01:51:00 CST 2019 0 567
 
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