Self-Attention Aggregation Layer 首先是第一个 Attention,主要用用来考虑轨迹中有不同距离和时间间隔的两次 check-in 的关联程度,对轨迹内的访问分配不同的权重,具体来说: 其中, 其中 为mask 矩阵。 Attention Matching Layer 第二个 Attention 的作用是根据用户轨迹,在候选位置中召回最合适的 POI,并计算概率。 ...
Motivation: 首先现有的方法大多针对grid-based和point-based问题,忽略了segment-level的流量预测。其次GCN比较依赖于Laplace矩阵,通常输入图的邻接矩阵是固定的,而实际上道路graph通常具有时变特性,且过去的研究基本都使用地理距离来表达邻接矩阵,实际上地理上的距离并不能很好的体现位置之间的空间相关性。 Preliminaries: ...
Motivated by these observations, we propose a self-attention traffic matrix prediction (SATMP) model for long-term network TM prediction in IIoT scenarios. SATMP consists of three components: (a) a spatial鈥搕emporal encoding for obtaining the spatial鈥搕emporal features of network TM;...
可以看到与原始的Transformer相比,此文多了一个可以捕捉空间依赖的Spatial Attention。输入首先经过Embedding Layer加上时空嵌入向量增强模型的时空表达能力;然后编码器使用时空注意力提取时空特征对未来做出预测;解码器与编码器相比使用的是Masked Temporal Attention,因为对于未来来说历史是不可见的需要满足因果关系,另外解码器...
To ensure effective training of the network for action recognition, we propose a regularized cross-entropy loss to drive the learning process and develop a joint training strategy accordingly. Moreover, based on temporal attention, we develop a method to generate the action temporal proposals for ...
self-attention is widely applied in language inference tasks. Motivated by these observations, we propose a self-attention traffic matrix prediction (SATMP) model for long-term network TM prediction in IIoT scenarios. SATMP consists of three components: (a) a spatial–temporal encoding for obtaini...
论文名称:STAN: Spatio-Temporal Attention Network for next Point-of-Interest Recommendation(STAN: 用于推荐下一个兴趣点的时空关注网络) 论文链接:链接 推荐理由:下一位置推荐是各类基于位置应用的核心。目前最先进的模型尝试用分层网格来解决空间稀疏问题,并用明确的时间间隔来模拟时间关系,然而,一些重要的问题仍然...
[骨架动作识别]STA-LSTM: Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton Data,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
主体还是self-attention的架构,没有position那种,差别在于,选择当前序列中最重要的是不如直接按需操作和target直接衡量,也就是DIN中所谓的动态适应每一个广告,选取最适合target的behavior. 但是这个整体架构其实会有问题,直觉的来说预测topk,那么如果每次保留n=1的话,那么就需要k次,原文给出的方法就是每次留存topn作为...
Multiple Spatial Attention Models 作者使用多个空间注意力模型,希望不同的模型能够找到不同的具有判别性区域的部位,同时作者希望每个注意力模型能够保持判别区域的一致性。但是对于Mars数据库而言,很多人身体的部位是缺失的,这样会不会存在问题? 作者使用ResNet-50网络,res5c提取的特征为8*4的网格的特征向量 {fn,l}...