TCN和GCN

最新推荐文章于 2025-05-11 12:57:30 发布
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本文深入解析了两种重要的神经网络结构：时空卷积网络（TCN）和图卷积网络（GCN）。通过通俗易懂的例子，阐述了这两种网络的基本原理、应用场景及其实现细节。
基于多特征融合的TCN-GCN光伏电厂短期功率预测模型
hasakie的博客
05-25 171
​异构特征融合​：实现气象-设备-时间特征的联合建模​动态权重分配​：根据天气条件自动调整空间/时间特征贡献度​轻量级拓扑学习​：基于电气距离的自适应邻接矩阵构建​多尺度感知​：TCN覆盖5分钟到24小时的时间跨度。
gcn+tcn+transformer入侵检测
q742971636的博客
06-15 1729
的公式实际上是图卷积网络（GCN）层的核心操作。
时空图神经网络5——TCN
m0_51501260的博客
05-11 3607
在 TCN 出现之前，深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构有关，如RNN、LSTM、GRU。在很多任务中发现，卷积网络可以取得比 RNNs 更好的性能，同时避免了递归模型的常见缺陷，如梯度爆炸/消失问题或缺乏内存保留。
读《Analyzing Unaligned Multimodal Sequence via Graph Convolution and Graph Pooling Fusion》
weixin_40459958的博客
03-16 1517
2020 摘要 融合视觉、语言、声音三模态 现有工作是集中在对齐融合单词，本文认为这是不切实际的 因此本文主攻非对齐模态序列的多模态序列分析的任务 常用的RNN系列网络由于其周期性，它们容易受到梯度消失/爆炸和高时间复杂度的影响 基于图的结构能够在时间维数上进行并行计算，并可以在较长的未对齐序列中学习更长的时间依赖性。 具体来说，这个多模态图是分层结构的，以满足两个阶段，即模式内和模式间的动态学习。 在第一阶段，对每个模态都采用图卷积网络来学习模态内dynamics（应该是相互作用的意思吧）。 在第二阶段
人工智能-项目实践-智慧交通-比较 TCN、GRU、GCN、TGCN、 TCN+GCN 在 交通流量预测方面的准确率效果
12-26
人工智能-项目实践-智慧交通-比较 TCN、GRU、GCN、TGCN、 TCN+GCN 在 交通流量预测方面的准确率效 环境要求 numpy matplotlib pandas torch pytorch-lightning>=1.3.0 torchmetrics>=0.3.0 python-dotenv
基于TCN和GCN的PyTorch时空预测模型在智慧城市交通流量分析中的应用.pdf
02-21
该文档【基于TCN和GCN的PyTorch时空预测模型在智慧城市交通流量分析中的应用】共计 38 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录...
基于TCN、GRU、GCN、TGCN与TCN+GCN模型的交通流量预测准确率对比分析
最新发布
11-19
在智慧交通系统的流量预测研究中，本文针对时序卷积网络（TCN）、门控循环单元（GRU）、图卷积网络（GCN）、时序图卷积网络（TGCN）以及TCN与GCN的混合架构进行了系统性对比分析。实验重点评估了上述模型在交通流量...
人工智能项目实践智慧交通TCN GRU GCN TGCN TCNGCN在交通流量预测准确率对比
07-17
TCN+GCN的混合模型则融合了TCN对时间序列的强大处理能力和GCN对图结构数据的有效建模能力，这种混合结构在处理复杂的交通流量预测问题时，能够利用各自的优势互补，从而提升预测性能。 在实际应用中，为了保证预测...
图神经网络GNN详解
zhuofutong的博客
10-29 8507
原文链接：最近火爆的人工智能2.0--图神经网络，究竟什么来路？1.火爆的图神经网络究竟什么来路？最近几年，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了广泛的关注。2018年年末，发生了两件特殊的事情。图数据学习领域同时发表了三篇综述论文，这种现象体现了学术界对该项技术的高度认可；更有众多工业界与学术界的大佬联名上书，支持GNN。由DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27 位科学家共同发表了一篇论文Relational inductive biases, deep l
列车通信网络TCN国际标准中文版
04-28
如果研究TCN 通信网络，一定要研究透标准。这是中文版的。
列车通信网络TCN配置及传送数据的规范化
10-29
列车通信网络TCN配置及传送数据的规范化，可为铁路行业的网路开发人员提供参考。
论文笔记：Dual Dynamic Spatial-Temporal Graph ConvolutionNetwork for Traffic Prediction
qq_40206371的博客
12-12 2062
前面公式(2)中的原始GCN无法有效模拟交通动态的空间随机性——>提出了一个具有N阶有限步长的图信号扩散过程来模拟交通空间建模为了进一步捕获有向交通图中交通数据的上游和下游效应，扩散过程扩展为双向模型。
ST-GCN的学习之路（二）源码解读 （Pytorch版）
热门推荐
qq_44024204的博客
03-20 2万+
ST-GCN的学习之路（二）源码解读 （Pytorch版）引言代码分析核心代码分析 net网络graph.pyself.get_edgeself.get_hop_distanceself. get_adjacencyst-gcn.py网络的输入网络的结构ST-GCN基本单元tgcn.py其他代码总结博客参考插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰
ST-GCN、2s-AGCN：图卷积网络在骨骼动作识别中的应用（一）
weixin_73611281的博客
08-30 4029
ST-GCN和2s-AGCN是基于骨骼的动作识别框架，用于模拟人类骨骼数据中的空间和时间依赖性
spatial temporal graph convolutional network for skeleton-based action recognition
liguandong
11-23 1189
2. 相关工作...每一个ST-GCN采用Resnet的结构，前三层的输出有64个通道，中间三层有128个通道，最后三层有256个通道，在每次经过ST-CGN结构后，以0.5的概率随机将特征dropout，第4和第7个时域卷积层的strides设置为2。图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）借助图谱的理论来实现空间拓扑图上的卷积，提取出图的空间特征，具体来说，就是将人体骨骼点及其连接看作图，再使用图的邻接矩阵、度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究该图的性质。
视频异常检测
qq_34717531的博客
09-05 1026
DAM采用帧注意机制识别最重要的帧，并使用骨架注意机制在固定分区内捕捉更广泛的关系，同时保持最小的参数和计算量。为了解决这些问题，研究提出了一种双重注意模块 (DAM)，它通过帧注意机制和骨架注意机制来捕捉时空数据中的重要帧和广泛的骨架关系。在模型的后处理阶段，提出了双重注意归一化流 (DA-Flow)，它在保留模型轻量化的同时，增强了对异常情况的检测能力。这项研究的意义在于，它提出了一个具有高效计算性能的轻量级模型，能够在噪声环境下进行异常检测，并在多项实验中取得了与现有技术相当甚至更好的性能表现。
PPSIG：CTR-GCN 动作识别
m0_63642362的博客
08-20 2148
数据集为fsd-10花样滑冰，项目为CTR-GCN动作识别，可直接运行，acc为0.60
2023(TranSkeleton):TranSkeleton: Hierarchical Spatial-Temporal Transformer for Skeleton-Based Action
weixin_45662626的博客
01-05 1222
存在问题：时间卷积很难有效地捕获远程依赖。同时，常用的多分支图卷积具有较高的复杂度。 本文提出了 TranSkeleton，它统一了骨架序列的空间和时间建模。 对于时间建模，本文提出了一种新颖的分区聚合时间 Transformer。它适用于分层时间的分区和聚合，可以有效地捕获远程依赖和微妙的时间结构。设计了一种差分感知聚合方法来减少时间聚合过程中的信息丢失。 对于空间建模，本文提出了一种拓扑感知空间转换器，它利用人体拓扑的先验信息来促进空间相关性建模。
步态情绪识别：STEP学习
Leon_____的博客
02-20 4500
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Emotion Perception from Gaits
智慧交通中的流量预测：TCN、GRU、GCN、TGCN、TCN+GCN对比
研究对象包括TCN（Temporal Convolutional Networks）、GRU（Gated Recurrent Unit）、GCN（Graph Convolutional Networks）、TGCN（Temporal Graph Convolutional Networks）以及TCN和GCN的混合模型TCN+GCN。...
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