论文地址: https://arxiv.org/abs/1511.02136总结一下就是: DCNN通过 随机游走的概率转移矩阵作为aggregate的function,同时单个节点包含了所有aggregate的不同hip转移矩阵的结果。随机游走的概率转移矩阵在这里…
《DIFFUSION CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK: DATA-DRIVEN TRAFFIC FORECASTING》论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文链接: Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting 简介 时空数据的预测目前来说是有一定难度, 本文通过将GCN和RNN相结合, 对道路上的交通流量问题进行预测, 并取得了比较好的效果. 数据 采用一系列传感器采集道路上的交通流量, 那么这些传感器所在的位置可以看作图论里的一个...
Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络) 2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络(DCNNs),一种处理 graph-structured data 的新模型。随着 DCNNs 的介绍,我们展示如何从 graph structured data 中学习基于传播的表示(diffusion-based representations),然后作为节点分类的有...
Diffusion-Convolutional Neural Networks 表示将各个节点信息∈RH×;F\inR^{H\timesF}∈RH×;F聚合的权重,是全为1的的向量;除以 NtN_tNt得到平均值。 WcW^cWc训练得到...;NtP^*_t\inR^{N_t\timesH\timesN_t}Pt∗∈RNt×H×;Nt,表示由 PtP_tPt组成的幂级数扩散卷积表示为 ...
《Diffusion-Convolutional Neural Networks》论文阅读 阅读目录(Content) DCNN 主要思想: 过程图示1 过程图示2 论文内容 实验结果和缺点 杂谈 参考文献 回到顶部(go to top) DCNN主要思想:这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector ...
把其中模块修改进行测试的结果 把卷积换成DCNN 个人理解 机器学习 神经网络 深度学习 人工智能 DC童生0 LV.1 这个人很懒,什么都没有留下～ 文章 120 获赞 465 专栏 1 作者相关精选 《Diffusion-Convolutional Neural Networks》(GNN论文阅读01) 3 0 0 推荐...
This paper proposes a diffusion convolutional network (DCNet) to combine the CNN and graph convolutional neural network (GCNN) for semantic image segmentation. In the proposed model, diffusion convolution is formulated as a graph convolutional layer to aggregate structural and contextual information ...
Diffusion-Convolutional Neural Networks的主要创新点是什么? 该论文中提到的GNN是什么? Diffusion-Convolutional Neural Networks在哪个领域有应用? 背景 问题描述 对图数据结构进行建模 解决思路 这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector...
This is a TensorFlow implementation of Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network in the following paper: Yaguang Li, Rose Yu, Cyrus Shahabi, Yan Liu, Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting, ICLR 2018....