论文链接 摘要 人体骨架动力学为人体动作识别提供了重要的信息。传统的骨骼建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则,因此表达能力有限,难以泛化。 在这项工作中,我们提出了一种新的动态骨架模型,称为时空图卷积网络(ST-GCN),它通过自动学习数据中的时空模式,超越了以往方法的局限性。 这种表达方式不仅提高了表达能...
因为我们使用卷积操作,就不用像以前的采用RNN的方法依赖于之前的输出,所以我们可以对数据进行并行计算,这样使得模型训练速度更快。 而且模型还采用了GLU操作,在STGCN这篇论文中作者并没有对此进行过多的解释,我的理解是采用这种操作可以缓解梯度消失等现象还可以保留模型的非线性能力。 而且我们可以看到模型的运行效果也...
本文解析的论文是关于时空图卷积网络（STGCN）在交通预测领域的深度学习框架，发表在2018年的IJCAI上。论文详细地址为：github.com/VeritasYin/S...图神经网络类型众多，STGCN则专注于时空特性。传统方法在处理交通流的复杂性和非线性预测上表现不足。STGCN通过定义图上的时间序列预测问题，采用纯卷积结构...
在探讨基于骨架行为识别的领域，一项名为“时空图卷积网络”（ST-GCN）的新方法被提出，以解决传统骨骼建模方法的局限性。该论文旨在开发一种有效且具有原则性的方法来构建动态骨架模型，利用其进行动作识别。ST-GCN通过自动学习数据中的时空模式，超越了以往方法的局限性，不仅增强了表达能力，还提升了模型...
STGCN论文初读时并未深入探究，因其主要针对视频领域的应用，而将注意力集中在时间序列分析上，故未给予过多关注。后发现STGCN在数据结构上与时间序列数据类似，故可直接应用至时间序列领域。需要注意的是，时空图神经网络（Temporal Graph Neural Networks, TGNNs）领域中还有一篇名为STGCN的论文，它们...
论文提出的Risk-STGCN模型通过对多种交通参与者的交互特征和时序信息进行综合分析,解决了传统风险评估方法中对复杂交互关系建模不足的问题。论文为智能驾驶辅助系统的开发和复杂交通场景下的风险预测提供了理论支持,对推动智能驾驶系统在复杂交通场景中的广泛应用,具有重要的理论意义和工程应用价值。
STGCN论文详解 STGCN-keras与ppt 背景 实时精确的交通预测对城市交通管控和引导很重要。由于交通流的强非线性以及复杂性,传统方法并不能满足中长期预测的要求,而且传统方法经常忽略对时空数据的依赖。在这篇论文中,作者提出了一个新的深度学习框架,时空图卷积(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks),来解决交通...
论文标题:Learning Dynamics and Heterogeneity of Spatial-Temporal Graph Data for Traffic Forecasting 作者:Shengnan Guo, Youfang Lin, Huaiyu Wan, Xiucheng Li, Gao Cong 论文地址:https://xiucheng.org/assets/pdfs/tkde21-traffic-forecasting.pdf ...
多模态时间序列建模,使用大模型实现文本数据增强时序预测效果#人工智能 #机器学习 #论文 #大模型 #互联网 2299 -- 2:16 App AAAI‘24 多元时间序列最新工作 新加坡科技研究院发表纯全联接时空模型#机器学习 #人工智能 #算法 #时间序列 #深度学习 2967 1 1:53 App GPT竟然也能做时间序列预测?亚马逊最新工作,大...
论文:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks A Deep Learning Framework for Traffic 出处:IJCAI 2018 大体思路:使用Kipf & Welling 2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作,时间上使用一维卷积对所有顶点进行卷积,两者交替进行,组成了时空卷积块,在加州PeMS和北京市... 查看原文 STGCN:Spatio-...