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
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2023-12-12 19:22:53
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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
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2023-11-19 09:09:44
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文章目录文献与代码问题描述STNN动态因子图（DFG）DFG 的学习预测模型的使用考虑空间关系STNN-R(efining)STNN-D(iscovering) 文献与代码时空神经网络的提出来自这篇论文： Github 上有该模型的源码实现：https://github.com/edouardelasalles/stnn问题描述主要考虑的是如下问题：有 个时间序列，每个序列有 维特征，每段序
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2023-09-26 17:44:20
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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
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2023-12-26 21:50:16
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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
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2023-10-13 00:25:34
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2、摘要时间序列预测和时空Kriging是时空数据分析中最重要的两项任务。近年来，GNN在时间序列预测方面取得了长足的进展，但对于Kriging问题——恢复未采样位置或传感器的信号的研究却很少。大多数现有的可扩展Kriging方法(例如，矩阵/张量补全)是Transductive learning（直推式学习），因此当一个新的传感器要插入时，需要再训练。本文提出了一个归纳图神经网络Kriging—
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2024-05-24 15:50:57
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STGNNs：SPATIAL–TEMPORAL GRAPH NEURAL NETWORKS许多实际应用中的图在图结构和图输入方面都是动态的。STGNNs在捕获图的动态性方面占有重要地位。 这类方法的目的是建模动态节点输入，同时假设连接节点之间的相互依赖性。STGNNs同时捕获一个图的空间和时间依赖性。STGNNs的任务可以是预测未来节点值或标签或预测时空图标签。For example, a tra
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2023-09-15 19:39:09
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1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
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2023-10-03 20:24:38
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人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
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2023-09-21 08:21:18
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有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2023-08-03 06:54:54
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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
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2024-02-19 11:18:50
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大家好，今天分享一下如何选择神经网络模型，神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法，在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似，可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说，神经网络体系结构可以分为三类：1、前馈神经网络：是最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，称为“深度”神经网络。它可以计算一系列事件之间相似跃迁的变化，每一层神经元的活动都是
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2020-10-31 22:34:00
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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
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2023-09-22 11:52:05
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1.深度学习的概念深度学习（deeping learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2.机器学习与深度学习的区别2.1区别1：特征提取 从特征提取角度： 1.机器学习没有人工的提取的过程 2.深度学习没有复杂的人工提取的过程，特征提取的过程可以通过神经网络自动完成2.2 区别2：数据量 从数据量角度出发： 1.深度学习需要大量的训练数据集，会有更高
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2024-01-12 09:51:34
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1.深层神经网络（Deep L-layer neural network） 在前面的内容中，我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化（这在随机初始化权重时很重要） 现在我们要将这邪恶理念集合起来，用来执行我们自己的深度神经网络。在过去的几年里。DLI（深度学习学院deep learning institute）已经意识到有
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2023-05-26 23:40:40
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目录1 引言2 详解3 优缺点3.1 优点3.2 缺点4 应用领域5 面经5.1 第一部分5.2 第二部分 1 引言Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer主要由多头self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可
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2023-08-08 08:40:19
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一、深层网络中的前向和反向传播1、前向传播2、反向传播3、搭建深层神经网络块 神经网络的一步训练（一个梯度下降循环），包含了从 a[0]（即 x）经过一系列正向传播计算得到 y^ （即 a[l]）。然后再计算 da[l]，开始实现反向传播，用链式法则得到所有的导数项，W 和 b 也会在每一层被更新。在代码实现时，可以将正向传播过程中计算出来的 z 值缓存下来，待到反向传播计算时使用。补充一张从 H
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2023-11-20 23:10:03
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前言：本专题NLP理论到实战参考课程见NLP理论到实战中P1-P112 文章目录一、深度学习的介绍目标1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别一 ：特征提取2.2 区别二：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架二、神经网络的介绍目标1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 一、深
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2023-07-26 08:41:24
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2023-08-10 09:05:54
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神经网络是由一个个神经元相互连接并按层次排列构成的，深度神经网络是有任意层的神经网络，这里的深度是指层次的多，而不是神经元数量的多。有任意层，那么就要有一个循环来负责遍历每一层进行计算。所以深度神经网络的计算形式，就必须要适应这个循环结构。 我们先来说说神经元吧这个神经元通过对x，w，b进行运算，得出z，然后再由z得出a。 对于多神经元神经网络，其实也是一样的。简单来说就是重复单神经元的流程，把上
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2023-12-20 09:38:39
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