一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN...
由于脑电通道的排列具有空间特征,而调用卷积神经网络或者LSTM等模型只能单一的处理频域特征或者时域特征。而图卷积神经网络可以高效的将频域特征,时域特征和空间域特征结合起来一起分析。对于脑电情绪识别具有重大作用。 2.1 将脑电数据处理成图 1. 首先要将DEAP数据处理成图数据,调用pyg库的InMemoryDataset等函数,重写...
本课程介绍用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息识别提取」的项目。实验证明,LSTM+GCN网络结构,在身份证、护照、驾驶证、发票、购物小票等证件和票据识别上,有非常好的效果。 适合人群有Python 基础、熟悉 Pytorch、了解 LSTM 等常用 NLP 算法的同学。 课程大纲章节1:项目和模型简介课时1视频LSTM_GCN ...
对于前端子任务,通过融合时空图卷积网络和长短期记忆网络,提出了一种有效的 ST-GCN-LSTM 模型。对于第二个子任务,采用YOLO v3模型进行手持物体识别。然后,我们构建了一个机器人与人类交互的框架。最后, "点击查看英文标题和摘要" 更新日期:2021-03-01