相反,CNN是fast training的。 Temporal Gated-Conv是一个1D-Conv+GLU(gated linear units): \Gamma \in \mathbb{R}^{K_{t} \times C_{i} \times 2 C_{o}}将inputY\in \mathbb{R}^{M \times C_{i}}映射到[PQ]\in \mathbb{R}^{(M-K_t+1) \times 2C_{0}},那么最终的temporal gated-...
STGCN的原理也较为简单,STGCN由两个时空图卷积块(ST-Conv Block)和一个输出全连接层(Output Layer组成。其中ST-Conv Block又由两个时间门控卷积和中间的一个空间图卷积组成: 从图右边可知,两个Temporal Gated-Conv使用的是1-D卷积,和CNN处理一维时序信号类似,即进行seq_len维度上的卷积。Spatial Graph-Conv进行...
时间门控卷积 Temporal Gated-Conv 由三个不同野的门控Tanh单元(GTU)组成。输入为Z(l)Z(l)。 不解 这个GTU有什么用 传统GTU通过卷积核Γ∈R1×S×c(l)×2c(l)Γ∈R1×S×c(l)×2c(l)来使通道数加倍。Z′(l)=Γ∗Z(l)Z′(l)=Γ∗Z(l),那么Z′(l)∈RN×(M−(S−1))×2CZ′...
STGCN模型由三部分构成：输入层、ST-Conv Block、输出层。每个ST-Conv Block包含两个Gated Temporal Convolution层和一个Graph Convolution层。通道数的设置（TGC为64，SGC为16）旨在实现快速的时空状态传播和通过通道尺度压缩与特征挤压达到特征提取的目的。Graph Convolution层采用Residual Connection与ChebConv...
Gated CNNs for Extracting Temporal Features 在时间维度上采用门控卷积来捕获时间依赖性,而且与传统的卷积方法不同,因为这要考虑时间序列的问题,所以这里采用的是因果卷积。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。
In this paper, we propose a novel model Attention-Based Spatial–Temporal Convolution Gated Recurrent Unit (ASTCG) to solve the traffic flow forecasting problem. ASTCG has two core components: the multi-input module and the STA-ConvGru module. Based on the cyclical nature of traffic ...
论文提出了M-GTU (Multi-scale Gated Tanh Unit) 卷积模块捕捉交通流数据中的动态时间信息。M-GTU由三个GTU模块组成,每个GTU由Convolution和Gating两步组成。卷积: 输入:Z(l)∈RN×M×C(l)。 卷积核:Γ∈R1×S×c(l)×2c(l),其中,c(l) 是输入的通道数(节点的特征数),2c(l) 是输出的通道数,...
The framework STGCN consists of two spatio-temporal convolutional blocks (ST-Conv blocks) and a fully-connected output layer in the end. Each ST-Conv block contains two temporal gated convolution layers and one spatial graph convolution layer in the middle. The residual connection and bottleneck ...
2, we also apply a gated residual connection which skips over the entire transformer block, providing a direct path to the sequence-to-sequence layer – yielding a simpler model if additional complexity is not required, as shown below: (22)ψ̃(t,n)=LayerNormϕ̃(t,n)+GLUψ̃(ψ...
1.1 ST-Conv Block 每一个 ST-Conv Block 是由两个 Gated Temporal Convolution layer 夹着一个 Graph Convolution layer 组成。之所以,TGC 的 channel number 是 64,SGC 的是 16,是因为原作者认为这种「三明治」结构既可以achieve fast spatial-state propagation from graph convolution through temporal convolution...