GCN_LSTM.py GCN_LSTM_BI.py GCN_LSTM_BI_Attention.py GCN_LSTM_BI_Multi_Attention.py GCN_LSTM_BI_Multi_Attention_Weather.py GCN_LSTM_BI_Multi_Attention_Weather_Separate.py GCN_LSTM_BI_TeacherForcing.py GCN_LSTM_Peepholes.py GCN_LSTM_TeacherForcing.py GCN_Transformer.py SVR_NN.py __init...
这篇文章提出了一种新的用于视觉识别EEG分类的基于Transformer的多视图:双分支时-空-谱Transformer特征融合网络(CAW-MASA-STST),通过引入通道注意力加权和多层自适应谱聚合来提取和促进EEG在时-空域和空-时-谱域的特征提取,并基于自注意机制促进不同视图特征交互和融合,提高EEG分类的准确性,实验结果显示该方法与现有...
实验将 70％的图像用于 FCOS 网络的训练，剩余 30%数据用来测试模型性能。基于YOLOV5-Pyramid Vision T...
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。 我们下面使用简单的循...
从模型图来看,训练策略和时序的大模型基本类似,冻结参数,只训练位置编码,对于Transformer的训练:层归一化(Layer Norm),前F层,多头注意力冻结;后U层,多头注意力不冻结,进行训练。 ST-LLM Q: 论文做了哪些实验? A: 论文中进行了以下实验来验证提出的Spatial-Temporal Large Language Model (ST-LLM)的性能: ...
采用GCN算法融合得到长期记忆层 L;将第二训练数据组输入至预设的ST‑Transformer模型中,通过短期空间卷积网络将第二训练数据组中的各组数据向量进行特征融合,通过赋权多层神经网络得到新的隐藏层,将提取的隐藏特征H2输入短期时间位置编码模块,根据时间的周期性和连续性进行相似性比较,并进行分组融合得到分组后的时间位置...
我们假设这种改进主要是由于PCA嵌入在减轻模型过拟合方面具有更强的能力。近期研究[5],[9],[10]已经确定了空间变化问题,尽管原始测试数据仅相隔三周收集。我们观察到,循环神经网络架构,如AGCRN和TrendGCN,更容易出现过拟合,并且变换器架构在PEMS03数据集上也会遇到此问题。
我们假设这种改进主要是由于PCA嵌入在减轻模型过拟合方面具有更强的能力。近期研究[5],[9],[10]已经确定了空间变化问题,尽管原始测试数据仅相隔三周收集。我们观察到,循环神经网络架构,如AGCRN和TrendGCN,更容易出现过拟合,并且变换器架构在PEMS03数据集上也会遇到此问题。
to propose a novel spatio-temporal network based on a transformer and a gragh convolutional network(GCN)(STTG-Net).The temporal transformer is used to capture the global temporal dependencies,and the spatial GCN module is used to establish local spatial correlations between the joints for each ...
Skeleton-based Action Recognition via Spatial and Temporal Transformer Networks 1 code implementation • 17 Aug 2020 Skeleton-based Human Activity Recognition has achieved great interest in recent years as skeleton data has demonstrated being robust to illumination changes, body scales, dynamic camera ...