In light of this, we propose to model such anticipation-based decision making behavior as attention and combine it with our high-order GCN. Thus we first roughly estimate the future trajectories of all pedestrians with a simple method. By using the coarse predicted future trajectory and GCN ...
High-Order Relation Learning:尽管我们已经得到不同关键点区域的一阶语义信息,但是关键点提取模型精度等原因仍需要显著的辨别性特征,因此我们采用图卷积(GCN)。在GCN中,不同关键点区域的语义特征被看作一个节点(node)。通过在节点之间传递信息,不仅可以学习一阶语义信息(局部特征, node),还可以学习关系信息(边缘特征...
基于GCN,该paper提出了HOSR预测模型,通过逐步消息传播的架构实现高阶社会关系的建模,具体而言,一个GCN层通过聚合邻居的消息更新这个结点的用户嵌入函数,实现一阶信息传播,通过堆叠k个GCN层进行k步传播,这样就实现了k阶的推荐传播链。考虑到需要区别对待不同用户,作者提出了一种注意力机制自适应地聚合来自不同层的用户...
采用了图卷积(graph convolutional network,GCN)【传送门】来建模高阶关系信息。在GCN中,不同关键点区域的语义特征被视为节点。通过在节点之间传递信息,一阶语义信息(节点特征)和高阶特征(边特征)都可以被照顾到。虽然如此,被遮挡的ReID还是存在一个问题,即被遮挡区域的特征经常是无意义甚至噪声干扰。当在这些特征再...
Particularly, our HA-GCN outperforms the state-of-the-art models on node classification and molecule property prediction tasks. It also generates 32% more real molecules on the molecule generation task, both of which will significantly benefit real-world applications such as material design and ...
To capture high-order global interactions, HOLG constructs the multi-hop path sampled by user–item pair into a graph structure, and obtains a global representation of the graph through a graph convolutional network (GCN). The main contributions of this paper are as follows: This paper is ...
Supervised clustering methods cluster images using graph convolutional networks (GCN) via linkage prediction, and have shown significant improvements over ... Q Zhao,L Li,Y Chu,... - 《International Conference on Pattern Recognition》 被引量: 0发表: 2022年 Road network link prediction model based...
only TthheepnreiwmlayrdyesvterluocpteudreCo4f +2 DC4pdoialygmraemrs, in conjunction with the but also the high-order Cst4r +uc Ctu2rdeiaogfrtahme ,ceonluamblensatrhaerpraryedaensdigcnhoafnnnoetl size. These topological diagrams are compatible with various metalloporphyrins ...
之前的研究指出,作为拉普拉斯平滑的一种特殊情况,类GCN图卷积运算通过混合目标节点与其周围的邻居的特征来提高目标节点之间的平滑性。这表明,简单地将原始特征与相邻矩阵相乘,也可以在一定程度上提供我们所需要的平滑性。因此,我们引入了基于GCN类图卷积的图特征增强来进一步提高路径特征的平滑性。 Experiments发布...
主要的贡献是:提出了高阶近似的GCN公式;提出一种 vote based的策略减少attention量,在很多任务上进行了测试。 具体公式: 主要是数学上的近似,使用切比雪夫来近似模拟卷积过程。 而后为了更好地流动信息,加入一些 Votes,其实可以理解为更好层次 数量更少的 信息枢纽,用于传播信息 ...