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《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文解读
基于时空图采用Graph WaveNet建模，其能够有效的处理大范围时间序列的时空图数据。在该模型架构中，主要包括两个模块，分别为GCN和TCN。两个模块融合获取时间空间的依赖关系。该模型的框架如下：目录一、本论文的创新点如下：二、方法：2.1问题定义：2.2 图卷积层（GCL）2.2.1 自适应的邻接矩阵2.3时间卷积层（TCL）2.3.1 Gate...原创 2019-12-19 10:49:29 · 5250 阅读 · 3 评论 -
Pytorch torch.cat与torch.stack的区别
torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量。torch.cat()有两个参数，第一个是要拼接的张量的列表或是元组；第二个参数是拼接的维度。torch.cat()的示例如下图1所示 图1 torch.cat()torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于，torch.stack()函...原创 2019-10-24 12:47:38 · 3678 阅读 · 0 评论