Graph Attention NetworkSpatial-temporal graphTemporal domainGait is a kind of attractive feature for human identification at a distance. It can be regarded as a kind of temporal signal. At the same time the human body shape can be regarded as the signal in the spatial domain. In the proposed...
LSTM: Long Short-Term Memory network GRU: Gated Recurrent Unit network STGCN: spatial-temporal graph convolution model based on the spatial method GLU-STGCN: A graph convolution network with a gating mechanism GeoMAN: A multi-level attention-based recurrent neural network model 实验结果 从表1可以...
1)Multi-view Self Attention 在每个视图中,特征在每个时间成对交互。为了便于具体描述,我们以短距离观为例。 然后,我们将时间attention与该值进行加权,得到一个新的特征表示的短距离视图 Global Temporal Attention 我们采用自我注意机制来模拟所有时间步骤的相关性。 然后,我们使用scaled dot-product 来模拟时间步长的...
最近,图神经网络(Graph Neural networks, GCNs)将卷积神经网络(convolutional Neural networks, CNNs)推广到任意结构的图形,受到越来越多的关注,并成功地应用于许多应用中,如图像分类(Bruna et al. 2014)、文档分类(Defferrard, Bresson, and Vandergheynst 2016)和半监督学习(Kipf和Welling 2017)。然而,前面沿着这...
另一种模型框架是Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling(IJCAI 2019)提出的TCN+GCN的结构。TCN是一种应用于时间序列预测的CNN模型,通过空洞卷积增大感受野面积,通过因果卷积防止数据泄漏。GCN就是图卷积神经网络。Graph Wavenet采用的是一层时序模型+一层图模型嵌套的方式实现的。第一层输入图中所有节...
另一种模型框架是Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling(IJCAI 2019)提出的TCN+GCN的结构。TCN是一种应用于时间序列预测的CNN模型,通过空洞卷积增大感受野面积,通过因果卷积防止数据泄漏。GCN就是图卷积神经网络。Graph Wavenet采用的是一层时序模型+一层图模型嵌套的方式实现的。第一层输入图中所有节...
In this paper, we propose a novel deep learning framework, Spatial-Temporal Graph Attention Networks (ST-GAT). A graph attention mechanism is adopted to extract the spatial dependencies among road segments. Additionally, we introduce a LSTM network to extract temporal domain features. Compared with...
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 ...
论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Location-based Graph Neural Network 更新边的特征 更新点的特征 更新全局图的特征 Spatial-temporal Attention Net 对于时间切片 对于空间切片 使用注意力机制,X是3维特征矩阵,对于每一个交易记录 使用时间注意力机制,更新时间切片,在此基础上在使用空间注意力机制 ...