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[AM-GCN Applied Intelligence2021] Triplet attention multiple spacetime-semantic graph convolutional

论文：[AM-GCNAppliedIntelligence2021]Tripletattentionmultiplespacetime-semanticgraphconvolutionalnetworkforskeleton-basedactionrecognition；在本文中，最主要的工作就是采用了时空特征与语义特征双流的特征提取操作，并使用3个维度的注意力机制在每个流中提高准确性，最后将两个
Relissc_Cao·2023-02-21 07:41

【论文】解读AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional

解读AM-GCN:AdaptiveMulti-channelGraphConvolutional摘要当下提出的新问题：GCNs能否可以在信息丰富的复杂图中优化集成节点的特征喝拓扑结构。提出实验研究。
panbaoran913·2022-11-19 13:31

【论文翻译 KDD2020】AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks 自适应多通道图卷积网络

2GCNs的融合能力：实验研究3AM-GCN3.1特定卷积模块3.2共同卷积模块4实验4.1实验设置4.2节点分类4.3变体分析4.4可视化4.5注意力机制分析4.6参数研究5相关工作6结论论文链接：AM-GCN
林若漫空·2022-06-05 07:59

【AM-GCN】代码解读之utlis

前篇：【AM-GCN】代码解读之初了解（一）【AM-GCN】代码解读之主程序导入库importnumpyasnpimportscipy.sparseasspimporttorch一、加载图特征load_graphdefload_graph
panbaoran913·2022-04-11 07:09

论文笔记之AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks

AM-GCN:AdaptiveMulti-channelGraphConvolutionalNetworks文中提出在复杂网络中，现有的GCN方法融合节点属性信息和网络拓扑结构信息并不令人满意，并通过几个实验证实了这一观点
小弦弦喵喵喵·2021-02-20 16:12
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