其中,Gconv(⋅)是一个图卷积层。图卷积递归网络(Graph Convolutional Recurrent Network, GCRN)[71] 将LSTM网络与ChebNet[21] 结合在一起。扩散卷积递归神经网络(Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network, DCRNN)[72] 将提出的扩散图卷积层(方程18)结合到GRU网络中。此外,DCRNN采用了编码器-解码器框架来预...
代码地址: GitHub - nnzhan/Graph-WaveNet: graph wavenetgithub.com/nnzhan/Graph-WaveNet 该论文主要用于解决时空建模问题上图结构不确定性问题,通过自适应的可学习的邻接矩阵从数据中自动学习图结构,该论文是基于wavenet网络改进的。 1 Introduction 时空图建模背后的一个基本假设是:一个节点的未来信息取决于它...
This is the implementation of Spatial-Temporal Graph Learning with Adversarial Contrastive Adaptation (ICML'23) in the following paper: Please also refer to this github linkhttps://github.com/HKUDS/GraphST Pytorch = 1.7.0 and Tensorflow = 1.15.3 (crime prediction task (ST-SHN)) ...
我们在我们的模型中采用了gated TCN来学习复杂的时间依赖性。 3.4 Framework of Graph WaveNet 它由堆叠的时空层和输出层组成。时空层由图卷积层(GCN)和门控时间卷积层(gated temporal convolution layer)构成,门控时间卷积层由两个并行的时间卷积层(TCN- A和TCN-b)组成。通过叠加多个时空层,GraphWaveNet能够处理不...
Awesome-DynamicGraphLearning Awesome papers (codes) about machine learning (deep learning) on dynamic (temporal) graphs (networks / knowledge graphs) and their applications (i.e. Recommender Systems). Survey Papers 2025 Dynamic Graph Transformer with Correlated Spatial-Temporal Positional Encoding (WSDM...
Fig. 2 Framework of spatial-temporal knowledge graph research Full size|PPT slide 如何建立符合时空知识特点的时空认知与知识图谱表达方法,形成多维度的时空知识分类体系和统一的时空本体,发展顾及复杂时空特征及关系的时空知识图谱自适应表达模型,是时空知识组织管理、更新与计算推理、时空知识表示学习的理论基础。
However, the spatial dependencies change over time in the actual situation. In this paper, we propose a graph learning-based spatial-temporal graph convolutional neural network (GLSTGCN) for traffic forecasting. To capture the dynamic spatial dependencies, we design a graph learning module to learn...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition回到顶部 摘要动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息,传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化。作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的pattern...
3. Spatial Temporal Graph ConvNet 3.1 Pipeline Overview 基于骨架的数据可以从动作捕捉设备中获得,也可以从视频中获得姿态估计算法。通常数据是一组帧的序列,每一帧都有一组关节坐标。以2D或者3D坐标系形式的人体关节序列,作者构建了一个以关节为图节点,以人体结构和时间的自然连接为图边的时空图。因此ST-GCN的...
如上图,中间的spatial层是连接两个temporal层,这两个时间层可以实现从图卷积到时间卷积的快速空间状态传播。 “三明治”结构还有助于网络充分应用瓶颈策略,以通过图卷积层对通道C进行按比例缩小/放大来实现比例压缩和特征压缩。 此外,在每个ST-Conv块内利用层归一化来防止过度拟合。