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spatial dependency
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运输网络的动态性与多权重交通图卷积网络的结合用于交通预测
本文提出了一种新颖的图卷积网络模型 ——Multi-Weight Traffic Graph Convolutional (MW-TGC) 网络,并将其应用于两种具有对比几何约束性质的城市网络中,成功地学习了特征间的依赖关系,并通过序列到序
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5 years ago
Forecaster:用于预测时空相关数据的图转换器
通过基于图的 Transformer 模型 Forecaster 来解决时空相关数据处理中的空间依赖、时间依赖、数据非平稳性和数据异质性问题,并在预测出租车叫车需求问题中取得了显著的优势。
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5 years ago
ICCV
学习运动轨迹依赖关系进行人体动作预测
本文提出了一种基于前馈深度网络的预测人体运动的方法,通过在运动轨迹空间而非传统的姿态空间中编码时间信息,同时使用通用的图卷积网络自动学习人体姿势的空间依赖关系,从而实现了超越以往人体运动预测方法的性能。
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5 years ago
ICLR
扩散卷积循环神经网络:基于数据的交通预测
本文提出了一种用于交通预测的新型深度学习架构 Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN),通过在有向图上进行双向随机游走来捕捉交通流的空间依赖性,通过编码器 - 解码器结
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7 years ago
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