在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 符号定义 1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
学习综述论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 许多现实世界应用中的图在图结构和图输入这两方面都是动态的。时空图神经网络(STGNNs)在捕捉图的动态性方面占有重要位置。此类别下的方法旨在建模动态节点输入,同时假设连接节点之间的相互依赖性。例如,一个交通网络由路上放置的速度传感器组成,其中边的权重...
在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、 图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。符号定义1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
Vyas等人[158]提出了一个广义的Zero-Shot学习模型,它可以在知识图谱中找到未见的语义。 5) Graph Spatial-Temporal Networks 图的空间-时间网络同时捕捉图的空间和时间依赖性。全局结构包含在空间-时间图中,每个顶点的输入随着时间的变化而变化。例如,在交通网络中,每个传感器作为一个顶点连续记录道路的交通速度,其中,...
在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、 图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。
Particularly, the spatial-temporal graph layer with an adaptive graph strategy enhances the graph structure, rendering it more flexible and robust. Additionally, the spatial-temporal transformer layer in the SGT block constructs parallel attention mechanisms to model the dynamic spatial and non-linear ...
[TOC] Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification(CVPR2020) 行人重识别 行人重识别(Person Re-identification),简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该...
Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Network STSGCN的核心思想是三点:1)在上一个时间步骤和下一个时间步骤将每个节点与自身连接起来,构建一个本地化的时空图。2)利用时空同步图卷积模块获取局域化的时空相关性。3)部署多个模块对时空网络序列的异构性进行建模。
Patch graph construction 每对节点间的关系 允许我们动态的选择和学习不同patch的关系(这里的patch指的 是把特征图切块并池化后的一个d维向量) 邻接矩阵: 每一行和为1,且无复制。 用这个公式逼近图的拉普拉斯 TGCN 捕获patch在不同帧上的时间关系 把所有patch都当做顶点构造对应的邻接矩阵 ...
框架:它由(1)输入层,(2)stacked Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Layers and (3) an output layer 输入和输出层是一个和两个全连接层,然后是激活层,如“ReLU”。每个Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Layer由多个时空融合图神经模块(STFGN模块)和一个门控CNN模块组成,该模块包含两个并行的一维扩张卷...