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时间序列图神经网络(GNN)2023热门应用盘点,包含医疗、交通等领域_百度...

时间序列图神经网络（GNN）在2023年展现出广泛的应用前景，特别是在医疗保健、智能交通、环境、物联网等领域。这类模型结合了图神经网络与时间序列分析，能有效捕捉动态系统中的时序信息与模式，并进行预测与分类。

探索图神经网络（GNN）的前沿领域 图神经网络（GNNs）作为深度学习在图数据处理中的重要工具，其研究领域正在不断扩展和深化。

GNN的定义：在深度学习领域，传统方法的成功扩展到处理非欧氏空间数据的挑战促使了图神经网络的兴起。GNN结合了卷积网络、循环网络和自动编码器的思想，以适应图数据的特性，如节点间的交互和依赖关系。图神经网络与图嵌入和网络嵌入密切相关，但后者更侧重于将图转化为低维向量便于机器学习处理。

图时空网络 图时空网络结合时空相关性，处理随时间变化的图数据，如DCRNN、CNN-GCN、ST-GCN等模型。图神经网络的应用 图神经网络在多个领域展现出广泛的应用价值，包括计算机视觉、推荐系统、交通预测、化学研究、以及程序验证、社会影响预测等。

风力发电原理及示意图动态图（风力发电原理图图文并茂） 第1张

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