然而,对于一些涉及到时序和空间信息的任务,如视频分析、动作识别和人体姿态估计等,传统的CNNs存在一定的局限性。为了有效地处理这些时空信息,研究人员提出了一种新型的卷积神经网络模型,即时空卷积网络(Spatio-Temporal Convolutional Networks)。 时空卷积网络的基本原理 时空卷积网络是一种将空间卷积和时间卷积相结合的神...
"Spatio-temporal networks" (STN)are spatial networks whose topology and/or attributes change with time. These are encountered in many critical areas of everyday life such as transportation networks, electric power distribution grids, and social networks of mobile users. STN modeling and computations ...
1.1 ST-Conv Block 每一个 ST-Conv Block 是由两个 Gated Temporal Convolution layer 夹着一个 Graph Convolution layer 组成。之所以,TGC 的 channel number 是 64,SGC 的是 16,是因为原作者认为这种「三明治」结构既可以achieve fast spatial-state propagation from graph convolution through temporal convolution...
为了有效地处理这些时空信息,研究人员提出了一种新型的卷积神经网络模型,即时空卷积网络(Spatio-Temporal Convo... 引言 随着深度学习的快速发展,传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)在计算机视觉领域取得了巨大的成功。然而,对于一些涉及到时序和空间信息的任务,如视频分析、动作识别和人体姿态估计等...
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 论文笔记---GCN在交通领域的应用(二) 一、论文翻译: 1、摘要: 及时准确地交通预测对于城市交通控制和指导具有至关重要的意义。由于交通流量的非线性和复杂性,传统的方法不能满足中长期预测任务的需求,并且往往会忽略时...
Modeling spatio-temporal series 第二部分在模型中引入空间组成部分。 Z_t 定义为 n x N 的矩阵 Z_{t,i}, 在时间t 时 序列 i 的隐因子表达。N 为隐因子空间的维度。 Reference: A. Ziat, E. Delasalles, L. Denoyer and P. Gallinari, "Spatio-Temporal Neural Networks for Space-Time Series For...
本文详细解析了Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks（STGCN）模型，特别是其在交通流量预测领域的应用。首先澄清了STGCN与ST-GCN的区别，指出前者主要针对交通流量预测，而后者则应用于人体骨骼动作识别。模型的核心在于结合Graph Convolution和Gated Causal Convolution，无需依赖于LSTM或GRU进行预测。STG...
aggregation of temporal information over extended time periods.(dynamic-image/LSTM/RNN/Siamese architecture/) 2-stream Two-stream multiplier networks 3.1. Baseline architecture 双流,卷积网络在appearance上容易过拟合。 在每个流上都用ResNet作为base network architecture。
Many infrastructure systems can be modeled as networks, where a set of nodes is connected via some edges. Such a formulation allows us to consider the resilience properties of the network including its ability to maintain connectivity under some level of failures. Here we present a review on ...
提出模型:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN)。instead of 常规卷积和递归单元,本文在图上公式化问题,并使用完整的卷积结构构建模型,使得以更少的参数实现更快的训练速度。 流量预测分为:短期(5-30min),中长期(>30min)。 RNN迭代训练会累积误差,并且难训练,计算量大。为了解决RNN内在这个问题,...