此外,时空卷积网络还被广泛应用于人体姿态估计、行为识别和视频生成等领域。 以下是一个使用Python和PyTorch库实现时空卷积网络人体姿态估计的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 pythonCopy codeimport torchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim # 定义时空卷积网络模型classSpatioTemporalConvNet(nn.Module...
本文研究的调制方式是空时频移键控,纠错码是卷积码,把空时频移键控和卷积 码结合来降低误比特率。本文的主要工作如下: 1、概述了MIMO系统的模型,对MIMO系统的传播环境进行了分析,总结 了MIMO系统的研究现状,特别是调制技术和纠错码的研究现状。 2、详细地介绍了空时频移键控(ST-FSK)调制解调理论和卷积码编码...
在理解图卷积之前,需要认识一下传统的卷积。对于一个3×3的卷积操作而言,相当于把3×3的卷积核在图像上滑动。每一次会有对应的9个数字相乘之后相加,然后得到一个最终的值。 在这里,换一个角度来看,图像上的每一个数字都是一个特征,而卷积的操作,是以一个像素点为中心,将其周围的8个点连同它自己的特征加权(...
时刻的值,体现了因果卷积的特性;而每一层对上一层信息的提取,都是跳跃式的,且逐层 dilated rate 以 2 的指数增长,体现了空洞卷积的特性。由于采用了空洞卷积,因此每一层都要做 padding(通常情况下补 0),padding 的大小为 。 下图是 TCN 架构中的残差模块,输入经历空洞卷积、权重归一化、激活函数、Dropout(两...
论文短视频 | 基于可解释深度卷积网络的空时自适应处理方法, 视频播放量 725、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 6、转发人数 4, 视频作者 雷达学报, 作者简介 一流雷达学术平台!雷达人——前进路上的伙伴,才华展示的舞台,思想碰撞的圣殿,沟通交流的纽带,共
STGCN的网络为2个时空卷积块和1个输出层组成。时空卷积块为三明治结构,2个时域卷积夹1个空间域卷积。如下图所示。 即,作者采用了时域卷积来提取交通路网在时间序列上的特征,采样空间卷积来提取路网互相勾连的空间信息。其中时域卷积采取的是因果卷积和GLU,空间域的卷积采取的是GCN。 空间域卷积 图卷积定义:信号x...
作者提出了一个时空图卷积网络(ST-GCN),通过联合利用脑电图(EEG)记录的跨通道拓扑关联特征和通道时序特征来对阿尔茨海默病(AD)和健康对照组(HC)进行分类。与目前用于诊断大脑疾病的领先GCN应用不同,该方法利用大脑功能连接方法来探索EEG通...
空卷积的短时交通流量预测模型。首先通过加入时空特征选择算法以确定最优交通流数 据序列,降低噪音,提高模型训练效率及预测精度,并将其作为短时交通流预测模型的 输入数据之一;与此同时,针对现有模型输入数据时间跨度较短且未考虑月周期间的影 响的问题,本文对真实数据集进行特性分析,以周期划分为切入点,初次尝试考虑...
基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的行为识别
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