门控的基本要求：1. 所需要的沿（对于正沿触发的寄存器是正沿，对于负沿触发的寄存器是负沿）不增加，不减少；1. 不会产生毛刺；1. 使用后功耗要能够降低；1. 最好面积还会减小。 1. 上升沿触发的门控时钟的结构研究：应用与上升沿触发的寄存器的门控。1. 直接与门结构： 1. 高电平使能Latch
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2023-09-22 22:44:47
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Heterogenous Graph Attention Networks 这篇文章发表在WWW 2019会议上，主要是用了注意力机制来进行节点级别聚合和语义级别的聚合，从而提出了HAN模型。Motivation异构性和丰富的语义学信息对构建一个适用于异构图的图神经网络带来了挑战。目前虽然自注意力机制取得了很大的进步，但还没有将其应用于对异构图的建模。Introduction构建一个适用于异构图的
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2023-09-15 23:00:22
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A Convolutional Gated Recurrent Neural Network for Epileptic Seizure PredictionABSTRACT在本文中，我们提出了一种卷积门控递归神经网络(CGRNN)来预测癫痫发作，基于从EEG数据中提取的代表信号的时间方面和频率方面的特征。使用波士顿儿童医院收集的数据集，CGRNN可以提前35分钟至5分钟预测癫痫发作。我们的实验结
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2023-08-08 18:07:06
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目录异构图介绍异构图神经网络简介异构图神经网络任务介绍Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)Relation-aware Graph Convolutional Networks (R-GCN)Heterogeneous Information Network Embedding (HINE)Heterogeneous Graph Attentio
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2023-12-13 05:43:47
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deepwalk和node2vec针对同构图的游走，如果应用于异构图则会造成以下问题：偏向于出现频率高的节点类型偏向于相对集中的几点（即度数高的节点）要了解异构图的游走，首先我们需要了解什么是异构图：我们知道同构图G=(V,E)，而异构图G=(V,E,T)，T是节点V的类型例如，学术网络：在上图中，我们知道节点有四种不同的类型，而节点之间的边E也有三种不同的类型在我们了解异构图之后，下面介绍met
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2023-09-01 07:27:50
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GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution: Implementation for Context-Gated Convolutionhttps://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution目录GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution:
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2023-11-08 09:58:39
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Heterogeneous Graph Neural Network是发表在KDD 2019的一篇文章，提出了HetGNN模型，采用LSTM进行节点级别的聚合，采用注意力机制进行语义级别的聚合。Motivation作者认为现在的网络几乎都没有同时考虑异构网络的结构信息以及每个节点的异构内容信息（大概就是属性的意思吧）。当前先进的GNNs并没有对异构图解决以下几个问题：很多异构图中节点也许并没有和其
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2023-10-09 07:15:00
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门控时钟，英文名gate clock。所谓“门控”是指一个时钟信号与另外一个非时钟信号作逻辑输出的时钟。比如，你用一个控制信号“与”一个CLK，以控制CLK的起作用时间。在ASIC中利用此来减少功耗，因为功耗主要消耗在MOS的翻转上了，门控时钟的输出，有一段时间不翻转不变化，减少了功耗；但在FPGA中，由于时钟走专用的网络等原因将导致诸多问题，如门控时钟可能会有毛刺，skew和jitter，以及时
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2023-07-04 09:30:14
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HAN
Heterogeneous Graph Attention Network
Abstractgraph neural network没有考虑异构图。异构图：在图里，节点的类型+边的类型>2。异构性和丰富的语义信息给异构图的图神经网络设计带来了极大的挑战。本文提出：heterogeneous graph neural network based on the hierarch
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2024-01-12 01:23:25
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⛄ 内容介绍针对传统故障诊断方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型.该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备门控循环单元网络长期记忆的功能,从而具有表达数据时空特征的能力.⛄ 部分代码function [y1,y2]=gaussian(n)
%产生数据量为n的两个相互独立高斯分布y1、y2
%---------
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2023-10-27 19:01:25
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# 如何实现“门控图神经网络模型图”
## 引言
门控图神经网络模型图（Graph Convolutional Neural Network, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。在实现该模型之前，我们需要了解整个实现流程，并掌握每个步骤所需的代码。
## 实现流程
下面是实现“门控图神经网络模型图”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
原创
2023-08-12 09:51:59
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随着人类社会和经济的不断发展，信息的交换和传输已经成为人们生活中与衣食住行一样必不可少的一部分。为了实现此目的，通信技术在近50年内呈现出异常繁荣的景象，这也带来了多种类型通信网络的共存，即异构型网络（heterogeneousnetwork）。
一、概述
随着如图1所示的3G/WLAN/WiMax等系统在全球的引入以及现有各种二代移动网络的继续运营，
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2023-12-07 15:35:11
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6. 门控循环单元（GRU）上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。可以看出，当时间步较大或较小时，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。通常由于该原因，使得循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时
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2024-01-27 20:22:49
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门控循环网络 深度学习的概念源于对人工神经网络的研究，门控循环单元GRU神经网络是深度学习的一种。长短期记忆网络（LSTM）在RNN的基础上，通过引入门控操作解决了其梯度爆炸的问题，而GRU网络实际上是LSTM网络一种较为成功的变体【1,2,3】。 对比一般的神经网络，GRU网络收敛速度快且不容易发生梯度消失的情况，主要原因是该网络复杂的门控单元（细胞状态）通过偏置和相关参数来实时和灵活的调整激活
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2023-08-08 16:01:46
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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，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循
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2024-03-31 08:21:59
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1. 摘要 异构图表示学习的目的是为每个节点寻求一个有意义的向量表示，以方便后续应用，如链路预测、个性化推荐、节点分类等。然而,这个任务实现起来很困难。因为不仅需要将异构结构组成的多种类型的节点和边的信息整合,还需要考虑与每个节点相关联的异构属性、异构内容。尽管在同构图嵌入、属性图嵌入以及图神经网络等方面做了大量的工作，但很少有人能够有效地联合考虑异构结构(图)信息以及各节点的异构内容信息。
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2023-12-21 13:37:16
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在介绍门控循环神经网络之前，先简单介绍循环神经网络的基本计算方式：循环神经网络之称之为“循环”，因为其隐藏状态是循环利用的：上一次输入计算出的隐藏状态与当前的输入结合，得到当前隐藏状态。cur_output, cur_state = rnn(cur_X, last_state)隐状态中保留了之前输入的特征和结构（对应句子的词元和结构）。接下来介绍门控循环神经网络的几个方面：功能、计算方式、完整实现
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2023-10-19 11:41:30
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文章目录门控循环单元（GRU）1 - 门控隐状态重置门和更新门候选隐状态隐状态2 - 从零开始实现初始化模型参数定义模型训练与预测3 - 简洁实现4 - 小结 门控循环单元（GRU）循环神经网络在计算梯度、矩阵连续乘积导致梯度消失或爆炸的问题。下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义：我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观
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2024-03-01 15:11:46
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异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机，网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。
关于异构网络的研究最早追溯到1995的美国加州大学伯克利分校发起的BARWAN（Bay Area Research Wireless Access Network）项目，该项目负责人R.H. Katz在
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2024-01-13 12:49:43
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参考书籍：《图解TCP/IP》、《计算机网络-谢希仁》1、计算机网络相关概念1、计算机网络：计算机网络是将分散在不同地点且具有独立功能的多个计算机系统，利用通信设备和通信线路相互连接起来，在网络协议和软件的支持下进行数据通信，实现信息传递和资源共享的计算机共享的集合。总之，计算机网络是互连的、自治【无主从关系】的计算机集合。2、计算机网络的组成：从组成部分上看，一个完整的计算机网络主要由硬件、软件
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2023-08-22 08:23:15
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