原文:ST-GRAT: A Novel Spatio-temporal Graph Attention Network for Accurately Forecasting Dynamically Changing Road Speed 本文提出了一种新颖的时空图注意网络(Spatio-Temporal Graph Attention Network , ST-GRAT),用于预测交通速度。 交通速度预测问题设置 (Problem Setting for Traffic Speed Forecasting) 交通速度...
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...
Hist2ST用于预测组织学图像基因表达的示意图 Hist2ST由三个模块组成:Convmixer、Transformer和Graph Neural Networks。具体而言,在每个测序点,相应的组织学图像被裁剪成图像块。图像块被送到Convmixer模块中,以通过卷积操作捕获图像块内的2D视觉特征。学习的特征被送到Transformer模块中,以通过自注意力机制(self-attentio...
This paper proposes a novel\nspatio-temporal graph attention (ST-GRAT) that effectively captures the\nspatio-temporal dynamics in road networks. The novel aspects of our approach\nmainly include spatial attention, temporal attention, and spatial sentinel\nvectors. The spatial attention takes the ...
GNN: Group Neural Network 图神经网络，即结合图论与深度学习的网络结构。目前主要包含：Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks、Graph Auto-encoder、Graph Generative Networks、Graph Spatial-Temporal Networks。最初的GNN网络，就是将点和边的特征一起传入网络中学习。2.3 GCN GCN：Graph ...
[23] S. Guo, Y. Lin, N. Feng, C. Song, and H. Wan, “Attention based spatial-temporal graph convolutional networks for traffic flow forecasting,” in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 33, no. 01, 2019, pp. 922–929. ...
GNN: Group Neural Network 图神经网络,即结合图论与深度学习的网络结构。目前主要包含:Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks、Graph Auto-encoder、Graph Generative Networks、Graph Spatial-Temporal Networks。最初的GNN网络,就是将点和边的特征一起传入网络中学习。
这样构成的同时具有空间关系边和时间关系边的“多帧skeleton组成1张graph_structure",经过多次GCN(论文中提及graph的维度变化是比如输入多帧组成的1张graph---64-64-64-128-128-128-256-256-256这叫保持时间操作等长,即卷积核变多就会减少featuremap大小),最终得到高层特征,然后对这个高层特征用softmax分类得到动作...
特征抽取(像NLP一样给予目标嵌入向量), 数据关联(对不同帧之间的目标嵌入作数据关联,这步一般还是hand-crafted。) 对于人这种目标: ReID是处理多目标跟踪任务中轨迹因长时间遮挡或者漏检而丢失的找回任务的必须模块。 attention主要用来处理部分遮挡的问题。
[23] S. Guo, Y. Lin, N. Feng, C. Song, and H. Wan, “Attention based spatial-temporal graph convolutional networks for traffic flow forecasting,” in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 33, no. 01, 2019, pp. 922–929. ...