最近,研究人员已经探索了将GCN作为编码器的用途,将GCN与GAN结合起来,或将LSTM与GAN结合起来设计图自动编码器。我们将首先回顾基于GCN的AutoEncoder,然后总结这一类别中的其他变体。 目前基于GCN的自编码器的方法主要有:Graph Autoencoder (GAE)和Adversarially Regularized Graph Autoencoder (ARGA) 图自编码器的其它变...
为此,ST-GCN为每层添加了一个可学习的掩膜M,它基于骨骼graph中边的信息学习到的重要性权重来衡量该节点特征对其相邻节点的贡献度。 这里最初我看的时候没太看明白,就用自己的话又说了一遍:ST-GCN为由人体关键点构成的graph中的每个边都赋予了一个衡量这条边所连接的两个节点间相互影响大小的值,而这个值是通过...
self.st_gcn_networks = nn.ModuleList(( st_gcn(in_channels,64, kernel_size,1, residual=False, **kwargs0), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,64, kernel_size,1, **kwargs), st_gcn(64,128, kernel_size,2, **kwar...
St-gcn 动作识别 理论+源码分析(Pytorch) +加关注 0 0
gcc 与pytorch存在依赖关系吗 gcn代码pytorch讲解 引言 代码分析 核心代码分析 net网络 graph.py self.get_edge self.get_hop_distance self. get_adjacency st-gcn.py 网络的输入 网络的结构 GCN模块 TCN模块 其他代码 总结 博客参考 引言 上一篇我们阅读了st-gcn的论文,了解了st-gcn的整体思想。这一篇博客我...
i2/st-gcn 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支4 标签1 sjyanupdate readme0afb2905年前 ...
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transf...
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。