数据类型:TCN主要用于处理时间序列数据,而GCN则专注于图结构数据。这是两者最本质的区别。 卷积方式:TCN采用因果卷积和膨胀卷积来处理时间序列中的时间依赖性;而GCN则使用图卷积来融合图中节点的特征信息。 应用场景:由于数据类型和处理方式的差异,TCN和GCN分别适用于不同的应用领域。TCN更适合于时间序列预测任务,而GC...
本算法首先利用GCN提取WiFi信号的空间特征,包括不同位置、不同设备的信号强度分布等。然后,通过TCN处理这些空间特征的时间序列数据,从而更准确地预测用户位置。具体而言,本算法通过构建WiFi信号的时空图,利用GCN-TCN网络对图中的节点进行特征提取和预测。 3.2算法流程 (1)构建WiFi指纹数据库:在室内环境中收集并存储不同...
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着物联网和无线通信技术的飞速发展,室内定位技术已成为众多领域中的关键技术之一。其中,基于WiFi指纹的室内定位技术因其成本低、覆盖范围广、精度较高等特点,受到了广泛关注。然而,传统的WiFi指纹定位算法在面对复杂室内环境时,仍存在定位精度不高、鲁棒性不强等...
目前流行的图注意网络(Graph Attention Networks,GAT) ,它在图卷积网络(GCN)中采用一种自注意机制,后者通过在图形节点上执行卷积来更新状态向量。通过加权滤波器对中心节点和相邻节点进行卷积运算,更新中心节点的表示。GCN 中的滤波器权值可以是固定的或可学习的。 相比之下,GAT 使用注意力分数来给相邻节点赋权。这些...
if self.sweep_type in [SweepType.GAT, SweepType.GCN]: # 总之,图网络的特征提取,其实和transformer的attention map非常类似。这里在宏观讲述模型结构的时候,暂时先不细讲,之后在仔细的考虑TCN和GNN的代码实现细节。 if self.edge_weights: # 这个带上edge-weights的概念,也就是会输入两个节点之间的连接的强弱...
对比模型:LSTM、BiGRU、TimeSformer、ST-GCN 4.1 数据集表现 在四个基准数据集上的分类准确率: 数据集 准确率 F1-score UCI-HAR 96.15% 97.09% MobiAct 98.86% 98.86% Daphnet 92.63% 73.06% DSADS 99.50% 99.56% 4.2 模块有效性验证 消融实验结果: 配置 UCI-HAR准确率 参数量 完整模型 96.15% 2.1M 移除残...
pytorch attention gcn tcn traffic-flow-forecasting Updated Oct 4, 2022 Python TomMakesThings / Semi-Supervised-ECG-Classifier Star 16 Code Issues Pull requests Undergraduate group project in which we built an ECG classifier using a TCN-CNN with 97% accuracy machine-learning ai deep-learning ...
(20)高创新故障识别模型（三） - 知乎 (zhihu.com)基于k-NN + GCN的轴承故障诊断模型 - 知乎 (...
Python轴承故障诊断 (20)高创新故障识别模型（三） - 知乎 (zhihu.com)基于k-NN + GCN的轴承故障...
科技 计算机技术 目标检测 人体骨架识别检测 GCN 机器学习 深度学习 LSTM SGN TCN李航老师的徒孙 发消息 sci论文、中文核心、 ei会议、本科硕士毕业设计论文辅导 有意加v:wqqpython 充电 关注2841 默认收藏夹 1/1 创建者:一个爱吃大蒜的程序员 收藏 GCN SGN TCN+LSTM的人体骨架识别检测-数据集+代码分享 280...