Graph-WaveNet训练数据的生成加代码注释 Graph-WaveNet训练数据的⽣成加代码注释 1.训练数据的获取 1. 获得邻接矩阵 运⾏gen_adj_mx.py⽂件，可以⽣成adj_mx.pkl⽂件，这个⽂件中保存了⼀个列表对象[sensor_ids 感知器id列表，sensor_id_to_ind （传感器id：传感器索引）字典，adj_mx 邻接矩阵...
代码地址:https://github.com/nnzhan/Graph-WaveNet 这是一篇很经典的老论文,学这篇打好基础吧。复现结果GPU: A100(由于内存需求太大,部分数据集TITAN V无法运行) 下面的是保持模型原本的损失计算方法不变,只更改数据集的结果数据集节点数量MAEMAPERMSEepoch时间消耗(h,min) PEMS03 358 15.04 14.49 25.36 100 ...
Graph-WaveNet 训练数据的生成加代码注释 1.训练数据的获取 1. 获得邻接矩阵 运行gen_adj_mx.py文件,可以生成adj_mx.pkl文件,这个文件中保存了一个列表对象[sensor_ids 感知器id列表,sensor_id_to_ind (传感器id:传感器索引)字典,adj_mx 邻接矩阵 numpy数组[207,207]],注意,这个文件的运行需要节点距离文件dist...
代码地址: GitHub - nnzhan/Graph-WaveNet: graph wavenetgithub.com/nnzhan/Graph-WaveNet 该论文主要用于解决时空建模问题上图结构不确定性问题,通过自适应的可学习的邻接矩阵从数据中自动学习图结构,该论文是基于wavenet网络改进的。 1 Introduction 时空图建模背后的一个基本假设是:一个节点的未来信息取决于它...
特别是,WaveNet 产生了一个红色的尖峰,与实际值相差甚远。相反,Graph WaveNet 的曲线一直处于实值的中间。 自适应邻接矩阵的影响 为了验证我们提出的自适应邻接矩阵的有效性,我们使用五种不同的邻接矩阵配置在 Graph WaveNet 上进行了实验。表3显示了 MAE、RMSE 和 MAPE 在 12 个预测范围内的平均得分。我们...
基线。我们选择了大量具有官方公开代码的基线。历史平均法(HA)、VAR [23] 和 SVR [30] 是传统方法。FC-LSTM [32]、DCRNN [20]、Graph WaveNet [36]、ASTGCN [11] 和 STSGCN [31] 是典型的深度学习方法。GMAN[41]、MTGNN[35]和GTS[29]是近期最先进的作品。有关基线的更多详情,请参见附录 A.1。
Original Graph Wavenet Model (3.04-3.07 MAE) python train.py --clip 5 --lr_decay_rate 1. --nhid 32 --do_graph_conv --addaptadj --randomadj --save logs/baseline You can also train from a jupyter notebook with from train import main ...
就这个东西写了一年写地很屎最后还是调不出来参考了题解的代码实现。 Coding. 点击查看代码 //Coded by Kamiyama_Shiki on 2021.11.01 {{{ //是啊,你就是那只鬼了,所以被你碰到以后,就轮到我变成鬼了 #include<bits/stdc++.h> using namespace std;typedef long long ll; ...
Graph WaveNet 提出使用自适应邻接矩阵来执行图卷积,进而从数据中自动学习到潜在的静态图形结构 自适应邻接矩阵 SoftMax是沿行维度进行计算的 表示源节点嵌入 表示带有可学习参数的目标节点嵌入 与 的相乘,可以得到源节点和目标节点之间的依赖权值 借助FNN的复杂时空神经网络,Graph WaveNet不需要提供邻接矩阵就可以表现良好...
此外,论文还提到了一些基于图结构的时空预测模型,如DCRNN 、STGCN、MTGNN、ASTGCN、GraphWaveNet、STSGCN、AGCRN、STGODE和 MegaCRN等。这些模型通常用于交通网络的图结构上,能够有效地捕捉复杂的交通流模式。 Q: 论文如何解决这个问题? 分类(基于空间拓扑构造、空间依赖建模技术和时间依赖建模技术) ...