图神经网络预测,图神经网络可以做什么

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图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。寿命预测是一项预测给定对象的寿命或预测某个事件发生时间的任务。虽然GN图神经网络GNN随着城市化进程的加速，城市交通流量日益增加，交通拥堵成为了严重影响城市生活质量的突出问题。因此，对城市交通流量进行准确预测，对于城市交通管

时空图神经网络预测学习应用解析随着复杂传感器和大型数据库技术的发展，城市系统中越来越多的时空数据被记录和存储。对这些时空数据的演化模式进行预测学习是城市计算中一个基本但重要的循环，可本文对图神经网络在miRNA-疾病关联预测中所涉及的关键技术，包括基于图神经网络的表示学习算法研究和miRNA疾病关联预测框架的研究现状、存在的问题以及面临的挑战进行系统综述。关键词miRNA,疾病

在复杂网络重建中，图卷积神经网络可以通过学习已知网络的节点特征和连接关系，来预测未知节点之间的连接关系。3.2 图注意力网络图注意力网络是一种基于注意力机制的图神经网初步研究结果表明：基于图和LSTM模型的混合模型的算法预测投放量最为贴近实际销量，相比于传统的神经网络算法，该模型预测的平均准确率为89%. 最后通过构建流水线工作流，将整个商品销量智能预测

本文提出了一种新的基于图神经网络(GNN)的KG4SL模型，将知识图(KG)消息传递纳入到图神经网络预测中。该模型利用包括基因、化合物、疾病、生物过程在内的11种实体和24种可能与SL相关(54)发明名称基于图神经网络的分子性质预测方法和系(57)摘要本发明实施例公开了一种基于图神经网络的分子性质预测方法和系统，所述方法包括：获取待预测分子的

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