Detta dokument introducerar Graph Convolutional Recurrent Network (GCRN), en djupt lärande modell som kan förutsäga strukturerade sekvenser av data. Exakt, GCRN är en generalisering av klassiska återkommande neurala nätverk (RNN) till data strukturerad av en godtycklig graf. Sådana strukturerade sekvenser kan representera serie av ramar i videor, spatio-temporala mätningar på ett nätverk av sensorer, eller slumpmässiga promenader på ett ordförråd diagram för naturligt språk modellering. Den föreslagna modellen kombinerar konvolutionella neurala nätverk (CNN) på grafer för att identifiera rumsliga strukturer och RNN för att hitta dynamiska mönster. Vi studerar två möjliga arkitekturer av GCRN, och tillämpar modellerna på två praktiska problem: förutsäga flytta MNIST data, och modellera naturligt språk med Penn Treebank dataset. Experiment visar att utnyttjande av samtidigt graf rumslig och dynamisk information om data kan förbättra både precision och inlärningshastighet.
REF kombinerar ChebNet med Recurrent Neural Networks (RNN) för strukturerad sekvensmodellering.
Structured Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}