Specifically, the proposed diffusion network, iteratively adds noise to the input image until it almost becomes pure noise. Subsequently, a convolutional neural network extracts features from the final diffused state, as well as from all transient states of the diffusion process. The comprehensive ...
论文解读:RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf 一、RNN简介 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。神经网络包含输入层、隐层、输出层,通过**函数控制输出,层与层之间通过权值连接。下图一个标准的RNN结构图,图中每个箭头代表做一次变换,...
《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 ...
在本文中,我们提供了一个 diffusion-convolutional neural network (DCNNs),并且在 graphical data 的不同任务上做了验证。许多技术,包括:分类任务的结构化信息,DCNNs 提供了一种互补的方法,在节点分类任务上取得了显著的提升。 3. Model: 假设我们有 T 个 graphs g。每个 graphGt=(Vt,Et)Gt=(Vt,Et)是由顶...
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...
我们使用有向图表示交通传感器之间的成对空间关系,该有向图的节点是传感器,边缘权重表示通过路网距离测量的传感器对之间的接近度。我们将交通流的动力学建模为扩散过程,并提出扩散卷积操作以捕获空间依赖性。我们进一步提出了扩散卷积递归神经网络(DCRNN),它集成了扩散卷积,序列到序列的体系结构和调度的采样技术。
这个结果来自于《Scalable Algorithms for Data and Network Analysis》p46 下面给出Diffusion Convolution的形式:这个形式考虑了bidirectional diffusion 下面给出Diffusion Convolutional Layer: 下面说明Diffusion Conv和Spectral Graph Conv的关系: Diffusion Conv是定义在directed和undirected图上的, 对于undirected图,可以用spec...
Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting(论文阅读02) 机器学习神经网络深度学习人工智能 我们在两个现实世界的大规模数据集上进行了实验:(1)METR-LA此交通数据集包含从洛杉矶县高速公路上的环路检测器收集的交通信息(Jagadish等,2014)。我们选择了207个传感器,并收集了从2012年...
In addition, we separately train a convolutional neural network (CNN) to compare with the simple neural network. The CNN comprises four convolutional layers that compress the 3D neuroma map to \(1\times 128\) dimension for barrier prediction. The architecture of CNN is depicted in Supplementary ...
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....