由上表可知: 对于CTRGCN_light:9.7MB = CTRGCN_joint.pdiparams:3.9MB,http://CTRGCN_joint.pdiparams.info:46KB,CTRGCN_joint.pdmodel:5.7MB,存放于inference/CTRGCN_light_joint_my中,其中old文件夹下是使用PaddleVideo官方释放的CTRGCN训练配置下得到
PPSIG:CTR-GCN 动作识别项目是准备给大家逐步理解CTR-GCN的学习项目。 数据准备 数据集请看2021 CCF BDCI 花样滑冰选手骨骼点动作识别-训练集数据,我把这份数据集的七分之一当作验证集,七分之六当作训练集。 模型训练及验证 main.py配置参数介绍 parser.add_argument('--window_size',type=int,default=1000) ...
其中门控交叉网络(GCN)捕获显式的高阶特征交互,并按每个阶层(这里的阶是指特征交互的层次深度,就是通常说的高阶交互,低阶交互等)动态过滤重要交互。FDO根据每个field中包含的信息来学习压缩维度。 2.方法 GDCN由嵌入层、门控交叉网络(GCN)和深度网络(DNN)组成。GCN用于捕捉显式特征交互,有一个信息门控来识别重...
# Example: training CTRGCN on NTU RGB+D 120 cross subject with GPU 0 python main.py --config config/nturgbd120-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu120/csub/ctrgcn --device 0 # Example: training provided baseline on NTU RGB+D 120 cross subject python main.py --config ...
When combined with CTR-GCN for action recognition, the precision reaches 98.62%, representing improvements of 8.57, 2.20, and 1.61% over the most recent literature (Cheng et al., Multimed Syst 31:67, 2025; Raza et al., Eng Appl Artif Intell 143:109809, 2025; Yu et al., Pervasive Mob...
ctrgcn ctrgcn_pyskl_ntu120_xset_3dkp ctrgcn_pyskl_ntu120_xset_hrnet ctrgcn_pyskl_ntu120_xsub_3dkp ctrgcn_pyskl_ntu120_xsub_hrnet ctrgcn_pyskl_ntu60_xsub_3dkp ctrgcn_pyskl_ntu60_xsub_hrnet ctrgcn_pyskl_ntu60_xview_3dkp ctrgcn_pyskl_ntu60_xview_hrnet README.md msg3d pose...
标题:Towards Deeper, Lighter and Interpretable Cross Network for CTR Prediction 地址:https://arxiv.org/pdf.../2311.04635.pdf 会议:CIKM 23 代码:https://github.com/anonctr/GDCN 学校,公司:复旦,微软 1.导读 本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法...其中门控交叉网络(GCN)捕获显式的高...
导读本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法...其中门控交叉网络(GCN)捕获显式的高阶特征交互,并按每个阶层(这里的阶是指特征交互的层次深度,就是通常说的高阶交互,低阶交互等)动态过滤重要交互。...GCN的第 l+1 层门控交叉层表示为下式,其中 c_0 为经过emb层后进入交叉网络的基础输入, c_l...
目标函数,最大化h和s之间的互信息 最大化这个目标函数,就是尽可能的保留局部与全局间的互信息,可以在局部层面上发现和保留相似性。应用于节点分类任务就是建立相似局部表示之间的连接。 实验 h表示节点局部表示,用GCN作为encoding进行学习,s为全局表示,由局部表示combine得出。
DNN 常规的DNN模型,多层结构 WDL【2016】 特征的一阶结构与DNN部分并联,同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征 FNN【2016】 使用FM预训练embedding PNN【2016】 增加内积、外积(outer product,张量积,注意与exterior product区分)结构,把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络,增加了特征之间的显式交叉程度...