原文:(PDF) Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting 现有的交通流预测方法大多缺乏对交通数据的动态时空相关性进行建模的能力,因此无法得到令人满意的预测结果。因此这篇文章提出了一种新的基于注意力的时空图卷积网络(Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutiona...
论文阅读|Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction 作者提出一种基于attention机制与图卷机神经网络的AGGCN模型。该模型直接采用整个dependence tree作为输入。不同于以往的hard purning 作者采用attention机制作为soft purning,可以自动筛选出dependence tree中有用信息。 模型性能 对于跨句关系...
1)Graph convolution in spatial dimension 本文采用切比雪夫多项式近似 2)Convolution in temporal dimension 综上所述,时空卷积模块能够较好地捕捉交通数据的时空特征。时空注意模块和时空卷积模块构成时空块。将多个时空块进行叠加,进一步提取更大范围的动态时空相关性。最后,添加一个全连通层,以确保每个构件的输出与预测...
论文地址:Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction (aclanthology.org) 核心内容:现有的关系抽取模型可以分为两类:基于序列的关系抽取模型和基于依赖关系的关系抽取模型。基于序列的模型仅仅针对单词序列,而基于依赖关系的模型针对整个由原本文中单词之间关系构建的依赖关系树。因此基于依赖关系...
论文阅读06——《CaEGCN: Cross-Attention Fusion based Enhanced Graph Convolutional Network for Clustering》 作者:Guangyu Huo, Yong Zhang, Junbin Gao, Boyue Wang, Yongli Hu, Baocai Yin 发表时间:2021年1月 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2101.06883.pdf ...
内容提示: Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Recurrent Networksfor Traff i c ForecastingHaiyang Liu 1 , Chunjiang Zhu 2 , Detian Zhang 1∗ and Qing Li 31 Institute of Artif i cial Intelligence, Department of Computer Science and Technology, SoochowUniversity, Suzhou, China.2 ...
本研究中,我们提出了 Attention Guided Graph Convolutional Networks (AGGCNs) ,能够直接将完全依赖树作为依赖树。我们的模型可以理解成一种软剪枝方法,可以自动地学习如何选择地关注相关的有用的子结构用于关系抽取任务。 现有的关系抽取模型可以分为两类:基于序列的 (sequence-based) 和基于依赖的 (dependency-based...
AttPool: Towards Hierarchical Feature Representation in Graph Convolutional Networks via Attention Mechanism (ICCV19) 任务:定义了一个graph pooling操作。 方法:对于一个有N个节点的图(N,D),首先预测每个节点的得分(N),然后选择前K个节点(K,D),对这K个节点利用全部的N个节点进行更新(GCN)。
论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Attention-Based Multi-Perspective Convolutional Neural Networks for Textual Similarity Measurement 本文的任务是STS(semantic textual similarity)指给定一个检索句子和比较的句子,计算他们的相似度得分。 过去的模型,把输入的句子独立对待,忽略了句子的上下文交互。attention也就是因此而引入的。