基于gcn-transformer的车辆换道行为建模与轨迹预测方法 在自动驾驶技术快速发展的背景下，车辆换道行为建模与轨迹预测成为提升道路安全与通行效率的核心环节。传统方法依赖固定规则或简单统计模型，难以应对复杂多变的交通场景。基于图卷积网络（GCN）与Transformer结合的混合模型，为解决这一难题提供了新思路。以
这一创新融合为时空图预测、跨模态图学习等前沿领域筑牢了算法根基，其优势显著：其一，通过图结构引导的稀疏注意力机制，把拓扑约束自然地融入到全局上下文建模之中；其二，充分利用Transformer的层次化编码能力，有力增强GCN的深层传播效果；其三，精心构建可微分图结构学习模块，一举打破传统GCN对显式拓扑结构的固有依赖。
在深度学习领域,【图卷积网络(GCN)】和【Transformer】都是极具影响力的存在。图卷积网络(GCN)借助谱域卷积算子,巧妙地实现了节点特征的拓扑传播,能够精准捕捉节点间的局部同构性,为节点分类、图分类以及链接预测等众多关键任务,搭建起了精确的图表示学习框架。而Transformer则依靠其独特的多头自注意力机制,在机器翻译...
这篇论文在S-T graph的更新中主要变化有两点:1.transformer的引入;2.在spatial和temporal两个维度的graph更新中增加了交互。论文针对的问题是轨迹预测,所以graph的输出是node based的。模型图如下所示: 从图中看到,模型总体分成两个encoder和一个decoder,其中encoder1是Spatial和temporal两个并联的transformer,encoder2将...
2.2.1 Transformer 为了让大家无痛入门,我们先从最简单变换的说起。 我们知道笛卡尔坐标系中,每个点都会有一个坐标,如下图所示 A(-3,1) B(2,3): 那么为什么可以这么表示呢?为什么 A 的坐标为 (-3,1) 而 B 的坐标为 (2,3) ? 这是因为在笛卡尔坐标系中,我们定义了一组标准正交基 ex=(1,0)ey=(...
2.2.1 Transformer 为了让大家无痛入门,我们先从最简单变换的说起。 我们知道笛卡尔坐标系中,每个点都会有一个坐标,如下图所示 A(-3,1) B(2,3): 那么为什么可以这么表示呢?为什么 A 的坐标为 (-3,1) 而 B 的坐标为 (2,3) ? 这是因为在笛卡尔坐标系中,我们定义了一组标准正交基 ,基是向量有方向...
一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 4053 8 03:31:00 App 吹爆!【GNN图神经网络】2小时带你零基础吃透GNN,GCN图卷积+PYG+图注意力机制+图相似度+轨迹预测实战一口气学完!深度学习/毕设/课设 928 2 02:51:21 App 绝对是今年的研究...
目录 (1)数据预处理 (2)全连接层 (3)将全连接层替换成GCN层 (4)可视化展示 本文分别利用全连接层/GCN层实现对2708篇论分(论文之间有引用关系,由此引入图神经网络)进行7分类的任务,通过对比知:利用全连接层的准确率为59%,利用GCN层的准确率为81% ...
transformer权重矩阵哪来的权重矩阵分析 一、层次分析法解决评价类问题的三个主要思想:判断矩阵:一致性检验的步骤:一致矩阵计算权重:判断矩阵计算权重:求权重的三种方法:算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重计算各方案的得分二、层次分析法的定义三、总结①层次分析法第一步:画出层次结构图②层次分析法第二...
【全集】假如把GNN+Transformer+GCN放在一起学,你会看到更加本质的东西!(附代码数据集)-人工智能前沿、深度学习、神经网络 768 3 2:08:16 App 【适合新手】深度学习入门到进阶,一篇学好!不愧是B站最好的深度学习教程系列了!草履虫也能听懂!|人工智能|深度学习|计算机视觉|pytorch 443 16 3:37:37 App 论文精读...