x_root
- 浏览: 128125 次
- 性别:
- 来自: 广州
-
最新评论
-
x_root：
v11的注册机下载地址：http://download.csd ...
IntelliJIdea10 正式版发布了 -
x_root：
javax.ejb.TransactionAttributeT ...
说说ejb的事务传播机制 -
silenrain：
...
jqGrid使用总结 -
x_root：
目前最新版本是9.9，更新太快了。
XYplorer8.0发布了，一个好用的资源管理器 -
化蝶自在飞：
je的搜索确实有问题额.
为什么使用JE的搜索功能什么都搜不出来？
相关推荐
STGCN（Spatial-Temporal Graph Convolutional Network）是一种深度学习模型，主要应用于时序数据，特别是人体动作识别领域。这个"STGCN-PyTorch-master.zip"压缩包包含了一个基于PyTorch实现的STGCN源码，是IJCAI ...
《GCN在Cora数据集上的节点分类应用详解》 GCN，全称为Graph Convolutional Network，是一种在图结构数据上进行深度学习的方法，它借鉴了卷积神经网络（CNN）的思想，将卷积运算扩展到了非欧几里得空间，即图数据。...
标题中的“STGCN_IJCAI-18-master”是指在IJCAI（国际人工智能联合会议）2018年发表的一种名为STGCN（时空图卷积网络）的交通流预测模型的源代码仓库。这个模型是利用深度学习方法，特别是图卷积网络（Graph ...
本项目专注于使用图卷积神经网络（GCN）在Cora和Citeseer数据集上执行链路预测。Cora和Citeseer是两个广泛使用的学术文献网络数据集，它们包含了节点（论文）和边（引用关系），非常适合用于图结构数据的分析和预测...
在探讨图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）时，首先需要了解它在处理图结构数据方面的重要性和应用。...研究者们对GCN的热情不减，这一领域仍在快速发展之中，未来有望看到更多创新的应用和理论上的深化。
图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种在图结构数据上进行深度学习的方法，由Kipf和Welling于2016年提出。它将传统卷积神经网络的思想拓展到非欧几里得结构，特别是在处理复杂网络如社交网络、...
ST-GCN（Spatial Temporal Graph Convolutional Network）是一种基于图卷积网络的行为识别模型，由Yan et al. 在2018年的论文《Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action ...
Pytorch复现STGCN：基于图卷积时空神经网络在交通速度中的预测 Pytorch复现STGCN是一种基于图卷积时空神经网络的交通速度预测模型。该模型针对交通流的不确定性和复杂性，提出了时空图卷积神经网络架构，组合了空间...
STGCN框架的关键特点之一是它不使用传统的卷积和循环单元，而是在图结构上构建模型，这允许它能够捕捉到图中节点间的空间依赖关系以及随时间变化的动态特性。模型包括时空图卷积层和时间序列卷积层，使得模型能够...
在本项目中，我们关注的是图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）的实现，这是一种在图数据上进行深度学习的方法。GCN在处理非欧几里得数据，如社交网络、蛋白质相互作用网络等复杂结构时，表现出了强大的...
GCN是由Kipf和Welling于2016年提出的一种基于图的深度学习模型，它借鉴了卷积神经网络的思想，将卷积操作拓展到非欧几里得数据——图上。GCN通过不断传播节点特征，并结合邻居节点的信息，提取出更高级别的特征表示...
在每个时间快照上应用GCN，模型可以学习到节点间的关系和结构信息。然而，仅靠GCN可能无法捕捉网络随时间的变化。因此，引入LSTM来处理序列数据，它能够捕获网络动态演化的长期依赖性，对时间序列的演变特征进行建模...
提出了一种深度学习架构，结合残差网络（ResNet）、图卷积网络（GCN）和长短期记忆（LSTM）（称为“ResLSTM”），在网络尺度上预测城市轨道交通的短期客流。首先，提出了改进的ResNet、GCN和注意力LSTM模型的方法。...
传统方法可能依赖规则匹配或基于统计的机器学习模型，但GCN通过学习节点间的关系，能够捕捉更复杂的上下文信息，从而提高识别准确性。 关系抽取则涉及识别文本中两个或多个实体之间的关联，如“奥巴马是美国前总统...
图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一种深度学习模型，用于处理图结构数据。...通过对拉普拉斯矩阵进行谱分解，并利用图傅里叶变换，GCN可以在频域上进行信号处理，从而实现对图数据的深度学习。
实验结果表明，在没有任何外部的词Embedding和知识的情况下，本文提出的Text GCN模型在多个文本分类benchmark数据集上取得了SOAT的效果。另一方面，Text GCNT也在学习预测词和文档的Embedding，在训练数据量更少的...
GCN）的骨骼动作识别（python源码+项目说明）.zip基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别（python源码+项目说明）.zip基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别（python源码+项目说明）.zip基于时空图卷积（ST-GCN）...
本代码可以纵观从数据load到GCN训练的全过程，是一份比较好的学习demo。 本代码参考自https://colab.research.google.com/drive/1mMUKnvM_Byu8wEcJpFSYGnniPPhIOD7N?usp=sharing。