与更大或更复杂的卷积操作相比,3×3 卷积在计算成本和表征能力之间提供了理想的权衡,使其成为实时应用和大规模模型的实用选择。 1.3 架构探索:使用 Encoder-Decoder Hourglass 架构 已有的工作[10]也有基于 3×3 卷积的扩散模型。但是,这些模型并非是完全基于 CNN 的:模型中的 Basic Block 由两个连续的 3×3 ...
总而言之:研究了交通预测问题,并将交通的空间依赖关系建模为有向图上的扩散过程。我们提出了扩散卷积,它具有ar直观的解释,可以有效地计算。提出了一种基于扩散卷积的递归神经网络(DCRNN),它利用扩散卷积和序列对序列的学习框架,结合sched uled采样,捕捉时间序列之间的时空依赖关系。DCRNN不仅适用于交通运输,而且适用于...
网络传播是计算生物学中基于GBA原理的一种主流方法。网络传播方式的两种不同观点：随机游走（random walk）与扩散（ diffusion），后者以HotNet2为例进行了介绍。网络传播是图卷积的特例。1 计算生物学中的网络传播 网络来源于现实世界的大量数据，比如社交网络、交通网络、生物网络等等。网络结构蕴含了网络中每个独立个...
融合自适应图扩散卷积网络的时空图节点属性预测方法.pdf,融合自适应图扩散卷积网络的时空图节点属性预测方法,步骤如下:(1)预处理;(2)图构建;(3)模型结构;(4)离线训练;(5)在线预测;本发明设计并实现一种自适应图扩散卷积网络的时空图节点属性预测模型。针对时空图不能
金融界2024年12月4日消息，国家知识产权局信息显示，陕西欧拉数学研究院有限公司申请一项名为“基于扩散图卷积以及Autoformer神经网络的时空长期风速预测算法”的专利，公开号CN 119066396 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本发明涉及基于扩散图卷积以及Autoformer神经网络的时空长期风速预测算法，包括：获取风场各个...
一种基于自适应部分注意力扩散图卷积神经网络的交通流量预测方法.pdf,本发明公开了一种基于自适应部分注意力扩散图卷积神经网络的交通流量预测方法,包括如下步骤:准备交通流量数据集,将数据划分为三个时间周期分段,即最近周期、每日周期和每周周期,每个周期数据分别进
1.一种曲率驱动扩散全卷积网络地震数据重建与去噪方法,其特征在于包括如下步骤: 步骤1、制作训练集和测试集,具体步骤如下: (1)将原始SEG-Y格式的地震数据处理为CSV格式的幅值数据集; (2)将原始不含噪声数据集加入随机噪声,并选取n%作为坏道删除,然后和原始不含噪声的地震资料作为一组数据,制作训练集,n为大于零...
本发明公开了一种基于交互式动态扩散图卷积网络的交通流量预测方法,所述交互式动态扩散图卷积网络包括时空交互动态图生成器、堆叠的时空快、跳跃连接和多层感知器,将交通数据输入时空交互动态图生成器,以捕获交通数据的异质时空相关性,生成时空动态图,将交通数据和时空动态图输入堆叠的时空块,以捕获交通网络中的时间和空...
超图卷积的步骤如下: 1. 对于每一个超边,因为超边里面包含很多个节点,然后我们现在就只选取2个节点,只选取信号特征最大的两个节点,然后这两个节点之间的边来代表超边。公式如下: 2. 然后在第一步里面定义的边上加上权重,经过这一步之后,就已经将超图变为简单带权图了 ...
一种基于交互式动态扩散图卷积网络的交通流量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于交互式动态扩散图卷积网络的交通流量预测方法说明:本发明公开了一种基于交互式动态扩散图卷积网络的交通流量预测方法,所述交互式动态扩散图卷积网络包括时空...专利查询请上爱