Spatial-based convolution将卷积神经网络的思想借鉴到图神经网络中(卷积神经网络的卷积核是将卷积核滑动所对应范围内的像素进行聚合),即基于节点的邻居对图进行聚合。 Spectral-based convolution是基于信号领域的方法来进行。 上述两类方法的划分为:GAT和GCN是最常用的模型 二、Spatial-based convolution 回顾一下卷积神...
术语(Terminology) Aggregation Aggregation是Convolution在GNN中的推广。Aggregation就是在某一个layer中用某node及其neighbor的feature得到下一个layer中该node的feature。 Readout Readout有点
Aggregation Aggregation是Convolution在GNN中的推广。Aggregation就是在某一个layer中用某node及其neighbor的feature得到下一个layer中该node的feature。 Readout Readout有点像是全连接在GNN中的推广。Readout就是汇总整个图的信息,最终得到一个特征来表示这整个图(Graph Representation)。 NN4G(Neural Network for Graph)...
Aggregation是Convolution在GNN中的推广。Aggregation就是在某一个layer中用某node及其neighbor的feature得到下一个layer中该node的feature。 Readout Readout有点像是全连接在GNN中的推广。Readout就是汇总整个图的信息,最终得到一个特征来表示这整个图(Graph Representation)。 NN4G(Neural Network for Graph) 论文链接:...
The general framework of the proposed Spatial Attention based Convolution squeeze excitation residual module (CSR) Unet design, which is based on a U-shaped encoder-decoder network, is depicted in Fig. 6. Our network has improved decoders and encoders, unlike the original U-Net architecture. In...
这里写目录标题 1. Abstract 2. Introduction 3. Preliminaries 3.1 交通网络 3.2 交通流预测 4. ASTGCN 4.1 整体框架 4.2 Spatial-Temporal Attention 4.3 Spatial-Temporal Convolution 4.3.1 Graph convolution in spatial dimension ... 查看原文 GCN现有变体不完全汇总(在时空数据挖掘中的应用) ...
Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks 2.1 Spatial-Temporal Attention 2.2 Spatial-Temporal Convolution 2.3 Multi-Co... 查看原文 论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》 预测交通流,该问题最大的挑战是交通流数据的高度非线性...
为减少参数数量,本文采用了分组一维卷积(grouped 1D convolution)。具体来说:时间模块的输入按特征通道维度分为 g 个组。每个组使用一个特定的卷积核 [Cin/g,l,Cout/g]进行特征聚合。通过这种方法,整个语义时间卷积核的数量减少为 [g,Cin/g,l,Cout/g],相较直接使用一维卷积核减少了 g 倍的参数量。最终,...
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可以看出,就所有评估指标而言,ASTGCN在两个数据集上都取得了最佳性能。传统时间序...
the proposed network integrates a feature-level temporal interpolation module with deformable convolutions and a global spatial-temporal information-based residual convolutional long short-term memory (convLSTM) module. In the feature-level temporal interpolation module, we leverage deformable convolution, whi...