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...
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可以看出,就所有评估指标而言,ASTGCN在两个数...
1)Spatial attention 2)Temporal attention 在时间维度上,不同时间片上的交通状况之间存在相关性,且在不同情况下其相关性也不同。 Spatial-Temporal Convolution 时空关注模块让网络自动对有价值的信息给予相对更多的关注。本文提出的时空卷积模块包括空间维度上的图卷积,从邻近时间捕获空间相关性,以及沿时间维度上的卷积...
除了GCN外,基于Attention的图时序预估模型也是一种主流方法。GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction(AAAI 2020,GMAN)提出了基于Attention的图时序预估模型,在时间维度和空间维度都是通过Attention实现的。GMAN采用的模型框架与DCRNN、GraphWavenet都不同,GMAN在每层并行进行时间维度和空间维度的信息...
GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction(AAAI 2020,GMAN)提出了基于Attention的图时序预估模型,在时间维度和空间维度都是通过Attention实现的。GMAN采用的模型框架与DCRNN、GraphWavenet都不同,GMAN在每层并行进行时间维度和空间维度的信息提取,再通过Gate进行融合。在时间维度,采用类似于Transformer...
& Zhao, G. Learning graph convolutional network for skeleton-based human action recognition by neural searching. In Proc. AAAI Conf. Artif. Intell. 34, 2669–2676 (2020). Google Scholar Si, C., Chen, W., Wang, W., Wang, L. & Tan, T. An attention enhanced graph convolutional lstm...
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 ...
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...
前F 层:冻结了 Attention 和 MLP 参数,解冻了 LayerNorm 和位置嵌入。 冻结的部分: 大部分参数:包括多头自注意力机制(Attention)和前馈神经网络(Feed Forward Network)的参数。 主要作用:保持预训练时的参数不变,保留预训练模型中学到的通用知识。 解冻的部分: ...