Pytorch LSTM_GCN_IE P1 火车票识别项目介绍 从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整...
(GTWR)进行对比,结果显示:LSTMGCN模型相较于LSTM模型均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE)分别降低了11.68%,7.34%;相较于GCN模型RMSE,MAE分别降低了40.22%,36.37%;相较于GTWR模型RMSE,MAE分别降低了17.52%,23.69%,表明所提出LSTM-GCN模型在准确率上有所提升.用LSTM-GCN模型预测2021年1—7月PM_(2.5)浓度,结果...
本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法,包括如下步骤,通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态,将每个观测点的隐状态构造成图,作为图卷积神经网络GCN的输入,得到所有观测点加权后的隐状态,最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
原来是它调用了几个序列,后面用图的行为来做表达。有了图就可以做图上的特征提取,用的是 GCN,GCN 就主要是做特征提取用的。 后续如果做分类,这个分类器呢,一般我们在神经网络过程中会用 FC,它是全连接神经网络,它相当于是一个 MLP。通过后续的全连接,再加 Sigmoid 就实现了一个二分类特征。
本文提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)与长短期记忆网络(LSTM)的空气质量预测系统,旨在提高预测精度和稳定性。 二、系统设计 1.系统架构 本系统采用分层设计的思想,主要包括数据预处理层、GCN模型层、LSTM模型层以及预测结果输出层。数据预处理层负责收集和清洗原始数据,提取有用的特征信息;GCN模型层利用图卷积神经...
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
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...
本系统采用基于GCN-LSTM的混合模型架构,以实现对空气质量的精准预测。系统架构主要包括数据预处理模块、GCN模块、LSTM模块和预测输出模块。其中,数据预处理模块负责对原始数据进行清洗、格式化和特征提取;GCN模块用于捕捉空间关系,提取环境因素的空间特征;LSTM模块则用于捕捉时间依赖关系,提取时间序列特征;预测输出模块则根据...
!"#$%& ! ! !!! ! !! "# GCN-LSTM $%&'()*+,$-./01 作者姓名: 郭昆鹏 指导教师: 祁柏林 副研究员 中国科学院沈阳计算技术研究所 张 镝 副研究员 中国科学院沈阳计算技术研究所 学位类别: 工程硕士 学科专业: 计算机技术 培养单位: 中国科学院沈阳计算技术研究所 2021 年 6 月 收藏 分享 ...