时空图卷积网络ST-GCN论文解读前言一、基于图神经网络的图分类问题二、ST-GCN文章解读1.基于openpose实现人体骨骼提取2. 基于人体关键点构造graph2.1 构造单帧graph（空间域）2.2 构造帧间graph（时间域）3. ST-GCN模型3.1 采样函数3.2 权重函数3.3 空域图卷积3.4 空间-时间模型3.5 分区策略3.6 可学习的边重要性权重4. ST-GCN模型
1. 文章信息文章题为《SPACE-TIME GRAPH NEURAL NETWORKS》，提出了一种新颖的图网络结构。2. 摘要文章介绍了时空图神经网络（ST-GNN），这是一种新的GNN结构，专门用于联合处理时变网络数据的基本时空拓扑。文章提出的体系结构由时间和图卷积滤波器组成，以及逐点非线性激活函数。文章首先介绍了卷积算子的一般定义，它模拟信号在其底层支持上的扩散过程。在这个定义的基础上提出
1：论文信息代码地址：https://github.com/LeronQ/STGCN-Pytorch1.1：论文思路使用Kipf & Welling 2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作，时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积，两者交替进行，组成了时空卷积块，在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。论文中图的构建方法并不是基于实际路网，而是通过数学方法构建了一个
下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
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2021-06-05 16:49:18
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步态轨迹是一帧帧图结构数据，图结构就是由点和边组成的非欧几里得数据。图结构数据与欧几里得数据，还是存在很大的差距，所以不能直接将卷积操作应用于图结构数据上，从而产生了专门处理图结构数据的图卷积操作。图卷积分为两种：基于空域和基于频域。本文介绍的是基于基于空域图卷积的步态情绪识别方法。
2020-06-27 20:13:03
本文解读的是KDD 2020 论文《Hybrid Spatio-Temporal Graph Convolutional Network: Improving Traffic Prediction with Navigation Data》，作者来自高德机器学习团队。
作者 | 高德机器学习团队
编辑 | 丛 末
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导读
时空预测在天气预报、
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2020-06-28 08:43:23
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目录一、引言二、时序卷积神经网络2.1 因果卷积（Causal Convolution）2.2 膨胀卷积（Dilated Convolution）2.3 残差链接（Residual Connections）三、讨论和总结1. TCN的优点2. TCN的缺点参考论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Netw
1、文章信息《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffc Flow Forecasting》。北京交通大学计算机学院博士生2019年初发在AAAI顶会上的一篇文章。2、摘要针对交通流预测问题，提出了一种基于注意力机制的时空图卷积网络(ASTGCN)模型。ASTGCN主要由三个独立部分组成，分
交通预见未来(29): 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测1、文章信息《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。北航2017年发在sensors上的一篇文章。2、摘要近几十年来，大规模交通网络流量预测已成为一个重要而具有挑战性的课题。受运动
主要内容： 1 实现基于Parameter的GCN层定义； 2 调整模型以实现Batch计算； 3 基于Linear全连接层的GCN层定义； 4 DGL和Pytorch_geometric对GCN的定义； 5 基于Conv2D的GCN图卷积的方式的定义（待补充）；一、基于Parameter的GCN层定义import math
from torch import nn
import torch.nn
论文简介北大发表在IJCAI 2018的一篇论文，论文题目：Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting，谷歌学术被引量296。论文背景实时交通预测是一个重要而复杂的问题，因为其不仅存在高度非线性和复杂的交通流，传统的预测方法经常忽视了时间和空间上的依赖
作者：Tobias Skovgaard Jepsen编译：ronghuaiyang 导读 这是第二篇，用谱图卷积来做半监督学习。How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional NetworksPart 2: Semi-Supervised Learning with Spectral Graph ConvolutionsTo
1.写在前面实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计算密集
初识 GCN
参考：https://www.zhihu.com/question/54504471?sort=createdGCN是什么？ GCN 全称是 graph convolution network，中文翻译为图卷积网络。这里的“图”指的不是我们常说的2D图像，而是由一系列顶点和连着这些顶点的边构成的拓扑图，例如，有向图，无向图等等。接下来就以
pytorch学习笔记八————使用卷积进行泛化(略精细一点的图像识别)卷积介绍卷积本质上就是对图像进行小方块的加权处理,网上资料很多并且大多讲的都挺好这里就不赘述了 总的来说,卷积的三个特征分别是:邻域的局部操作平移不变性模型参数的大幅度减小 所以创造一个卷积的代码如下:conv=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3)kernel_size指的是卷积核大小,这里的3代表着3*
相关概念spatiotemporal graph 时空图时空图，又称闵可夫斯基图，用以表示闵可夫斯基时空的事件的坐标。它是一种理解狭义相对论现象的工具。在四维的坐标系，以时间乘以光速（ct）为其中一轴，称之为时间轴；其他的x轴、y轴、z轴，称之为空间轴。在这四维时空上的每一点，都代表一个事件E。对应特定的惯性参考系，E发生的时间和地点(ct,x,y,z)。每个质点在时空的活动都可以在时空图上以连续
导入图片并转化为张量import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
mymi = Image.open("pic/123.png")
# 读取图像转化为灰度图片转化为numpy数组
myimgray = np.array(mymi.
最近论文中需要使用图卷积神经网络（GNN），看了一些关于GCN的代码，还有基于PyTorch Geometric Temporal的代码实现，在这里做一下记录。GCN原始代码关于GCN的原理在这里不进行过多阐述，其他文章里面解释的已经很详细了，这里就直接进入到代码的部分。GCN的公式如下：其中为邻接矩阵；为t时刻输入的节点的特征矩阵；是近似的图卷积滤波器，其中=+(是N维的单位矩阵)；是度矩阵；代
一、卷积：卷积在 pytorch 中有两种方式： 【实际使用中基本都使用 nn.Conv2d() 这种形式】一种是 torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作，这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是 (batch,
概述一种用在图结构数据上的网络结构图卷积与卷积的思想类似，卷积网络通过卷积核计算对应点的像素及周边点的像素的加权和；而图卷积是通过邻接矩阵计算对应节点的向量与周边节点的向量的加权和。要计算节点A的Embedding，我们有以下的两条想法：节点A的Embedding，是它的邻接节点B、C、D的Embedding传播的结果 而节点B、C、D的Embedding，又是由它们各自的邻接节点的Embeddi
