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,...
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...
Use GRU to model the tempral dependency, replace the matrix multiplications in GRU with the diffusion convolution 在forecasting阶段,采用Seq2Seq架构,encoder和decoder都是DCGRU,在训练阶段,将历史时间序列加入encoder,然后使用它的final states来初始化decoder,decoder用历史ground truth来生成预测值。在测试阶段,gr...
Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting(论文阅读02) 发布于 2020-12-21 09:55:22 1.6K0 文章被收录于专栏:机器学习原理 diffusion process:扩散过程 背景 交通流量预测属于时空预测的范围,难点如下: (1)对道路网络的复杂空间依赖性,...
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....
Liu, "Diffusion convolutional recur- rent neural network: Data-driven traffic forecasting," in International Conference on Learning Representations, 2018.Y. Li, R. Yu, C. Shahabi, and Y. Liu, "Diffusion convolutional recurrent neural network: Data-driven traffic forecasting," in Int. Conf. ...
Yaguang Li, Rose Yu, Cyrus Shahabi, Yan Liu,Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting, ICLR 2018. Requirements torch scipy>=0.19.0 numpy>=1.12.1 pandas>=0.19.2 pyyaml statsmodels tensorflow>=1.3.0
立即登录 没有帐号,去注册 编辑仓库简介 简介内容 Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network Implementation in PyTorch 主页 取消 保存更改 1 https://gitee.com/mcdragon/DCRNN_PyTorch.git git@gitee.com:mcdragon/DCRNN_PyTorch.git mcdragon DCRNN_PyTorch DCRNN_PyTorch pytorch_scratch北京...
《DIFFUSION CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK: DATA-DRIVEN TRAFFIC FORECASTING》论文阅读笔记 )长期预测的内在困难性。为了解决这些问题,我们提出将交通流量建模为一个在有向图的扩散过程(diffusion process),并提出了一个扩散卷积循环神经网络(DCRNN),它是一个针对交通预测的深度...。 在两个大规模真实数据集...
Neural Computation. 3. 2014,Bidirectional RNN / LSTM 时间:早期形式提出于2000年代,广泛应用于NLP中在2014之后。 结构:编码器包含两个方向的RNN(前向 + 后向),更完整地捕捉上下文。 代表论文: Schuster, M., & Paliwal, K. K. (1997). Bidirectional recurrent neural networks. IEEE Transactions on ...