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temporal
TCN(
Temporal
Convolutional Network,时间卷积网络)
1前言实验表明,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,因为在整个任务运行完成之
意念回复
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2022-11-22 13:48
预测
深度学习
机器学习算法
深度学习
人工智能
安装torch_scatter,torch-sparse,torch-cluster,torch-spline-conv全套包——附下载链接
使用PyG-
Temporal
库时,需要安装包含torch、torch_scatter,torch-sparse,torch-cluster,torch-spline-conv,torch-geometric
陨越
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2022-11-22 09:39
机器学习
pytorch
人工智能
python
【多目标跟踪论文阅读笔记——2021年CVPR论文粗读记录】
[阅读心得]多目标跟踪经典论文——2021CVPR论文粗读记录前言一、学习策略类QDTrack二、
Temporal
-Spatial类TADAMAlpha-RefineTraDesCorrTracker三
书玮嘎
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2022-11-22 08:47
目标跟踪
计算机视觉
人工智能
A Survey on
Temporal
Action Localization论文总结
ASurveyonTemporalActionLocalization论文总结2020年的时序动作定位综述文章是中国人写的,对我们来说很好读,逻辑也清晰,对于想了解时序动作定位这个领域的入门者来说很友好~我把论文的要点进行了罗列,类似论文大纲~论文地址:ASurveyonTemporalActionLocalization|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要:本文
爱发呆的WWT
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2022-11-22 01:32
时序动作定位
计算机视觉
深度学习
人工智能
第二学期第九周周报
一、本周计划1、了解集合的相关知识,每个集合之间的区别及大概的底层原理2、TreeSet写一个类然后排序二、完成情况1、集合框架及其数据结构2、TreeSet排序importjava.time.
temporal
.
Temporal
peterLC
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2022-11-21 19:58
周报
【Notes】Multi-Behavior Sequential Recommendation with
Temporal
Graph Transformer(2022)
【Notes】Multi-BehaviorSequentialRecommendationwithTemporalGraphTransformer(2022)XiaL,HuangC,XuY,etal.Multi-BehaviorSequentialRecommendationwithTemporalGraphTransformer[J].IEEETransactionsonKnowledgeand
norah要努力
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2022-11-21 18:13
论文阅读
transformer
深度学习
人工智能
【论文阅读】Spatio-
Temporal
Graph Convolutional Networks:...Traffic Forecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架](1)
【论文阅读】Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架](1)0.Abstract1.Introduction(介绍)参考文献Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLear
炎武丶航
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2022-11-21 13:51
深度学习
图神经网络
交通预测
深度学习
图神经网络
交通预测
【代码解析】mmaction2: Video Swin Transformer
github.com/SwinTransformer/Video-Swin-Transformer1网络结构在DHW三维上构建window进行self-attention提取,所以同时提取了spatial和
temporal
MaxeeoveCR
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2022-11-21 12:03
深度学习
深度学习
2022_WSDM_Long Short-Term
Temporal
Meta-learning in Online Recommendation
[论文阅读笔记]2022_WSDM_LongShort-TermTemporalMeta-learninginOnlineRecommendation论文下载地址:https://doi.org/10.1145/3488560.3498371发表期刊:WSDMPublishtime:2022作者及单位:RuobingXie∗WeChat,TencentBeijing,Chinaruobingxie
XingHe_XingHe_
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2022-11-21 11:00
Recommendation
深度学习
推荐系统
数据挖掘
【论文阅读】Spatio-
Temporal
Graph Convolutional Networks:...Traffic Forecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架](2)
【论文阅读】Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架](2)2.Preliminary(初步工作)2.1TrafficPredictiononRoadGraphs(道路图的交通预测)2.2ConvolutionsonGraph
炎武丶航
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2022-11-21 11:28
深度学习
图神经网络
交通预测
深度学习
图神经网络
交通预测
Temporal
Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs
文章目录1前言2问题定义3TGN思路3.1Memory3.2MessageFunction3.3MessageAggregator3.5MemoryUpdater3.5Embeddings4方法的优势与局限性论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf来源:ICML2020Workshopslides:tgn源码地址:tgn关键词:graphrepresent
Miha_Singh
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2022-11-21 11:15
表示学习
dynamic
graph
文献阅读(75)ICML Workshop2020-
Temporal
Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs
本文是对《TemporalGraphNetworksforDeepLearningonDynamicGraphs》一文的总结,如有侵权即刻删除。朋友们,我们在github创建了一个图学习笔记库,总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记,能够帮助大家更加便捷地找到对应论文,欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Learning更多相关文章,请移步:文献阅读总
学徒刘猛
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2022-11-21 11:41
文献阅读
深度学习
人工智能
TCN(
Temporal
Convolutional Networks)时序卷积网络详解及代码
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf参考链接:http://www.gzywkj.com/post/15485.htmlTCN(TemporalConvolutionalNetwork,时间卷积网络)https://zhuanlan.zhihu.com/p/51246745时域卷积网络TCN详解:使用卷积进行序列建模和预测-csdn时空卷积网络TCN:
新池坡南
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2022-11-21 07:32
python学习
pytorch
TCN
网络
深度学习
cnn
python
史上最详细Lipreading using
Temporal
Convolutional Networks(MS-TCN)代码层面详解
本文将从代码层面详细介绍在LRW数据集实现SOTA效果的唇语识别模型MS-TCN。GitHub代码请看LipreadingusingTemporalConvolutionalNetworks,环境配置请看史上最详细LipreadingusingTemporalConvolutionalNetworks环境配置,使用的数据集请看史上最详细唇语识别数据集综述和史上最详细LRW数据集、LRW-1000数
想到好名再改
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2022-11-21 07:25
史上最详细
深度学习
唇语识别
MS-TCN
lip
reading
MS-TCN: Multi-Stage
Temporal
Convolutional Network for Action Segmentation
论文题目:Multi-StageTemporalConvolutionalNetworkforActionSegmentation原文地址:https://arxiv.org/abs/1903.01945这篇文章涉及的是视频的行为分割问题(ActionSegmentation),也就是对视频(video)中的每帧,推断其对应的行为类别,也就是说,该问题本质上是一个逐帧的图像分类问题。该文章的主要核
刘悦丞
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2022-11-21 07:22
Action
Recognition
计算机视觉
深度学习
机器学习
人工智能
(ISCSLP 16)End-to-end keywords spotting based on connectionist
temporal
classification for Mandarin
会议:ISCSLP2016论文:End-to-endkeywordsspottingbasedonconnectionisttemporalclassificationforMandarin作者:YeBai;JiangyanYi;HaoNi;ZhengqiWen;BinLiu;YaLi;JianhuaTaoAbstract传统的基于DNN-HMM的混合式ASR系统用于关键字查找,其模型HMM状态无
IMU_Pandade
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2022-11-20 04:46
16.TMS: A
Temporal
Multi-scale Backbone Design forSpeaker Embedding(2022.5)
论文题目:TMS:一种面向说话人嵌入的时态多尺度骨干网设计论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.09098摘要:说话人嵌入是许多需要说话人信息的语音应用中探索可区分说话人特征(例如X-vector)的重要前端模块。当前最先进的用于说话人嵌入的骨干网络被设计为利用用于说话人表示的多分支网络体系结构(例如,ECAPA-TDNN)来聚合来自话语的多尺度特征。然而,由于模型参数的
一根藤~
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2022-11-19 22:21
声纹识别
人工智能
深度学习
2020Spatial-
Temporal
Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification论文笔记(时空图卷积)
2020Spatial-TemporalGraphConvolutionalNetworkforVideo-basedPersonRe-identification转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/400749226本篇论文发表在CVPR2020,作者将图卷积这种方法用在了行人重识别领域(基于视频的ReID),作者单位分别为:中山大学、鹏程实验室、香港中文大学、华为诺
土豆泥土豆块
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2022-11-19 07:13
行人重识别
时空模型
深度学习
Spatial-
Temporal
Person Re-Identification 阅读笔记
Spatial-TemporalPersonRe-Identification(2019)阅读笔记中山大学赖剑煌老师团队发表在AAAI2019上的一篇文章,在有监督的reid上结合了时空数据做多模态融合,架构用ResNet50和PCB架构,在Market-1501和Duke两个数据集上达到了超越所有纯视觉有监督方法的效果。Introduce现有的挑战大概有:估算分布复杂的人员ReID时空格局极为困
dingdeliao
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2022-11-19 07:18
论文笔记Deep Spatio-
Temporal
Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction∗
对于交通管理,公众安全,人流量预测是至关重要的。人流量预测是非常具有挑战的一个任务,受许多复杂因素的影响,例如区域间的流量,事件和天气。我们提出一个深度学习的方法,叫做ST-ResNet,预测在一个城市中的每个区域人流的流入量和流出量。我们基于时空数据的的特性设计了一个端到端的结构,ST-ResNet。详细来说,我们利用残差网络建模拥挤交通的时间邻近性,周期性,趋势性。对于上述的每一个属性,我们都
circle_yy
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2022-11-19 07:17
时空数据论文笔记
Timesnet:
Temporal
2d-variation modeling for general time series analysis
Timesnet:
Temporal
2d-variationmodelingforgeneraltimeseriesanalysis(ICLR2022)时间序列分析在天气预报、异常检测、行为识别等领域有着广泛的应用
西西弗的小蚂蚁
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2022-11-16 11:36
时间序列数据预测
人工智能
行为识别(CVPR2020南京大学&腾讯) ~ TEA论文笔记 ~《TEA:
Temporal
Excitation and Aggregation for Action Recognition》
有兴趣的朋友可以相互讨论技术论文:https://arxiv.org/abs/2004.01398官方代码:https://github.com/Phoenix1327/tea-action-recognitionAbstract时间建模是视频动作识别的关键。它通常同时考虑短期运动和长期聚集。在本文中,我们提出了一个时间激励与聚集(TEA)模块,包括一个运动激励(ME)模块和一个多时间聚集(MTA
雁飞鸣
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2022-11-15 13:52
深度学习
行为识别 -
Temporal
Pyramid Network for Action Recognition
文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题0.前言相关资料:arxivgithub论文解读论文基本信息领域:行为识别作者单位:港中文&商汤发表时间:CVPR2020一句话介绍:在普通行为识别网络中添加一个类似于FPN的neck,连接backbone和后续分类head,提高特征提取效率。1.要解决什么问题本文主要讨论视觉速率“visualtempo”(也可以翻译
清欢守护者
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2022-11-15 13:12
CV
图神经网络实战——匈牙利水痘病例预测
目录引言问题分析图神经网络PyG-
Temporal
代码和效果展示引言机器学习大作业要对匈牙利水痘病例进行预测,根据论文1《ChickenpoxCasesinHungary:aBenchmarkDatasetforSpatiotemporalSignalProcessingwithGraphNeuralNetworks
陨越
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2022-11-13 10:14
机器学习
神经网络
深度学习
机器学习
论文翻译 Deep Steering: Learning End-to-End Driving Model from Spatial and
Temporal
Visual Cues
:该翻译主要用Google翻译然后微调,自学用。原文目前发现有3处单词错误,感兴趣的话可以去找找。该翻译不含图片和公式,仅作参考,欢迎交流。论文链接:DeepSteering:LearningEnd-to-EndDrivingModelfromSpatialandTemporalVisualCues该文章发布于VSCC'17的名字略有不同:LearningEnd-to-EndAutonomousS
No.40262703
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2022-10-31 11:40
论文翻译
自动驾驶
神经网络
机器学习
深度学习
tensorflow
论文笔记-Vertex Feature and Hierarchical
Temporal
Modeling in a Spatial-
Temporal
Graph Convolutional Net
今天是论文阅读计划的第三天啦,为大家送上一篇论文略读笔记,看了主要部分,但不是精读扣细节。略读时主要是看看别人用了什么方法处理了什么东西解决了什么问题,收集点子,一、解读论文题目关键词VertexFeature、HierarchicalTemporalModeling,一个是针对顶点特征的,一个是针对时序信息建模的。二、研究背景本文是基于ST-GCN来做的改进,也是对ST-GCN的改进版AS-GC
Lyndsey
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2022-10-26 15:53
#
论文阅读笔记
行人重识别阅读笔记之Spatial-
Temporal
Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification
行人重识别阅读笔记之Spatial-TemporalGraphConvolutionalNetworkforVideo-basedPersonRe-identification摘要介绍模型PreliminaryPatchGraphConstructionTemporalGCNModuleStructuralGCNModuleModelandLossFunctions论文连接:Spatial-Tem
花椒蛋糕
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2022-10-18 07:06
行人重识别ReID论文笔记
深度学习
【交通流预测】《T-GCN: A
Temporal
Graph Convolutional Network for Traffic Prediction》论文详解
《T-GCN》文章目录文章总结Abstract一、Introduction二、Relatedwork三、METHODOLOGY1.ProblemDefinition2.Overview3.Methodology3.TemporalGraphConvolutionalNetwork四、Experiments1.数据集2.评价指标3.模型参数选择3.ExperimentResults五、Conclus
stt-Charon
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2022-10-18 07:34
交通流预测
深度学习
神经网络
机器学习
CVPR2020/2021行人检测重识别等论文,共33篇
MultiplePredictionsNMSbyRepresentativeRegion:TowardsCrowdedPedestrianDetectionbyProposalPairingSTINet:Spatio-
Temporal
-InteractiveNetworkforPedestrianDetect
舒心远航
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2022-10-11 07:09
深度学习
CVPR
视频时序动作检测(
temporal
action detection)介绍
一、视频时序动作检测算法本文中动作检测算法也包含了时序动作提名(TemporalActionProposalGeneration)。时序动作提名与检测的类别不一样的地方是,检测一般指定位出动作的边界并给出动作类别(可能是多类),而提名一般只有有动作和没有动作两类。1.1提名类算法(temporalactionproposalgeneration)CTAP算法详解TSA-Net论文详解1.2检测类算
ce0b74704937
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2022-10-01 10:13
时序动作分割(
temporal
action segmentation)任务介绍
时序动作分割任务:输入是一个未经裁剪的视频,输出是视频中每一帧的动作类别。所以该任务可以理解为对每一帧视频进行打标签处理(类同于图片分割是给每个像素打标签)。一、算法介绍MS-TCN/MS-TCN++Global2Local二、常用数据集介绍2.1Breakfast数据集形式:数据集有1712段第三视角的视频。所有视频是在18个不同的厨房录制的,视频内容是做早餐的一些动作。总共有48个动作类别,且
ce0b74704937
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2022-10-01 10:46
论文--计算机视觉中的注意力机制
09update2022-02-02update2021-12-15updateCV注意力机制资源汇总AttentionMechanismsinComputerVision:ASurvey(NeurIPS2021)
Temporal
-adaptiveCovariancePoolingNetworksforVideoRecognition
Liekkas Kono
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2022-09-30 07:51
深度学习
计算机视觉
注意力机制
论文笔记:Spatial-
Temporal
Person Re-identification 时空行人重识别
论文下载:https://arxiv.org/pdf/1812.03282.pdf读前需掌握的知识:Parzenwindow概率密度估计:Parzen窗方法-知乎拉普拉斯平滑:理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑-知乎文章主架构分三部分:上半部蓝色的视觉特征流,下半部分绿色时空流,和右边的联合度量。视觉特征流:通过PCB网络获取两个特征向量,并计算余弦距离:时空流:我们首先估计时空直方图,然后使用Pa
随便写点笔记
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2022-09-27 07:22
re-ID
深度学习
计算机视觉
《Modeling Long- and Short-Term
Temporal
Patterns with DeepNeural Networks》学习总结
一、题目《ModelingLong-andShort-TermTemporalPatternswithDeepNeuralNetworks》二、研究背景多元时间序列预测是一个跨领域且重要的机器学习问题。在实际应用中的时态数据往往既具有长期模式也具有短期模式。传统的向量自回归模型无法捕捉多元信号的复杂非线性关系,从而以效率为代价导致性能下降;而高斯过程由于核矩阵的逆运算,在多元时间序列预测上也具有高
山科智能信息处理实验室
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2022-09-27 07:07
学习
基于Spatial-
Temporal
Transformer的城市交通流预测
文章信息本周阅读的论文是题目为《Spatial-TemporalTransformerNetworksforTrafficFlowForecasting》的一篇2021年发布在arXiv网站上的使用时空Transformer网络(STTNs)预测交通流的文章。摘要交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而,由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性,及时准确的交通预测,尤其是长时交通流预测仍
当交通遇上机器学习
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2022-09-20 07:18
卷积
卷积神经网络
算法
python
计算机视觉
Temporal
Fusion Transformersfor Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
TemporalFusionTransformersforInterpretableMulti-horizonTimeSeriesForecastingMulti-horizonforecasting通常包含一种复杂的混合输入包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入和其他只在过去观察到的外生时间序列,没有任何关于它们如何与目标相互作用的事先信息。已经提出了几种深度学习方法,但它们通常是黑箱模型,
西西弗的小蚂蚁
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2022-09-20 07:48
时间序列预测
深度学习
人工智能
TFT:
Temporal
Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
tft1模型简述1.1输入1.2输出2损失函数3模型结构3.1基本结构3.2整体结构4模型参数说明4.1所有参数4.2列定义参数4.3处理后输入5TFT贡献6其他总结参考资料1模型简述tft模型具有下面特征:支持多个时间序列基于注意力的模型结构具有可解释性特征选择,并使用门控进行特征压缩,速度快1.1输入输入数据为df格式,列可分为下面六类target:预测目标值observedinputs:观测
小yuning
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2022-09-20 07:22
算法实战
算法
论文总结:
Temporal
Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
1.处理问题:多元预测通常带有复杂的输入(包括静态协变量、已知的未来输入、其他在过去观测到的外部时间序列等),而我们却不知它们具体是如何相互交互以及作用于目标的(即各参数通过复杂的非线性交互后才会输出结果,因此很难相信一个模型的输出和对其进行debug)。然而常用的可解释DNN模型对时间序列是不太适合的。2.相关工作:1)用于多元预测的DNN:可分为两类:可迭代的自回归模型、直接的sequence
rebekk
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2022-09-20 07:54
深度学习
机器学习
神经网络
论文阅读-
Temporal
Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
可解释多水平时间序列预测的时间融合TransformerTemporalFusionTransformers时间融合Transformers(TFT),一种基于注意力机制的架构。它将高性能多水平预测(多层面预测)与对时间动态的可解释见解相结合。多水平预测:在多个未来时间步长预测感兴趣的变量。与提前一步预测相比,多水平预测能在未来多个步骤中优化其行动。(零售商优化整个即将到来的季节的库存,临床医生为
Poppy679
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2022-09-20 07:50
深度学习
机器学习
人工智能
Spatial-
Temporal
Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting
Spatial-TemporalTransformerNetworksforTrafficFlowForecasting作者:徐明星(清华大学)MingxingXu,戴文睿(上交大)等下载链接Abstract交通流具有高度的非线性和动态的时空相关性,如何实现及时准确的交通预测,特别是长期的交通预测仍然是一个开放性的挑战提出了一种新的Spatio-TemporalTransformerNetwork
爱学习的吨吨a
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2022-09-20 07:49
看paper的日常呀
transformer
深度学习
人工智能
论文阅读:
Temporal
Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
arxiv上的一篇文章,标题为TemporalFusionTransformersforInterpretableMulti-horizonTimeSeriesForecasting用于可解释多元时间序列预测的时间融合变换器代码:https://github.com/google-research/google-research/tree/master/tft摘要多元预测通常包含复杂的输入组合,包
Bruce-XIAO
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2022-09-20 07:43
【交通预测论文翻译】
时间序列预测
深度学习
Temporal
Fusion Transformersfor Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting代码解读(tensoreflow)
论文来源:https://arxiv.org/pdf/1912.09363.pdf代码来源:google-research/tftatmaster·google-research/google-research·GitHub目录1、框架介绍2、代码详解2.1tensorflow环境要求2.2文件夹框架2.3数据结构2.4tft_model.py框架搭建1、deflinear_layer()2、ap
hxtyy
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2022-09-20 07:04
transformer
tensorflow
人工智能
深度学习
Spatial-
Temporal
时间序列预测建模方法汇总
如果觉得我的算法分享对你有帮助,欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”,更多算法笔记和世间万物的学习记录~时间序列预测问题是根据一个序列的历史值预测未来值。当同时预测多个时间序列,并且各个时间序列之间存在空间上的关系时,就不能只将每个时间序列单独建模,而应该考虑不同时间序列之间的关系。例如,在交通预测场景中,需要预测不同地点的车流量,不同地点的车流量之间是存在空间上的关系的,例如A点的车20%在
fareise
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2022-09-20 07:59
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
使用
Temporal
Fusion Transformer 进行时间序列预测
目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中,深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。为什么需要更加现代的时间序列模型?专为单个时间序列(无论是多变量还是单变量)创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是多元的,并且具有各种分布,其中包含更多探索性因素包括:缺失数据、趋势、季节性、波动性、漂移和罕见事件等等。通过直接预测目标变量往往是不够的,我们优势
deephub
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2022-09-20 07:43
transformer
深度学习
人工智能
机器学习
时间序列
使用
Temporal
Fusion Transformer 进行时间序列预测
目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中,深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。为什么需要更加现代的时间序列模型?专为单个时间序列(无论是多变量还是单变量)创建模型的情况现在已经很少见了。现在的时间序列研究方向都是多元的,并且具有各种分布,其中包含更多探索性因素包括:缺失数据、趋势、季节性、波动性、漂移和罕见事件等等。通过直接预测目标变量往往是不够的,我们优势
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2022-09-18 12:16
深度学习机器学习pytorch
小样本利器3. 半监督最小熵正则 MinEnt & PseudoLabel代码实现
在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM,一致性正则
Temporal
等方案,主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测,推动决策边界更加平滑。
风雨中的小七
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2022-08-30 07:00
实时降噪(Real-time Denoising):Spatio-
Temporal
Filtering
空间滤波(SpatialFiltering)基于距离的高斯滤波仅考虑距离因素,会让图像均匀变糊,损失了有用的高频信息。双边滤波(Bilateralfiltering)额外考虑了颜色因素(基于认为颜色变化剧烈的地方是边界,不应该贡献太多权重)$$w(i,j,k,l)=\exp\
KillerAery
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2022-08-29 01:00
【论文笔记】Deep Multi-View Spatial-
Temporal
Network for Taxi Demand Prediction
DMVST论文心得前言本文贡献模型架构空间视图:LocalCNN时间视图:LSTM语义视图:结构嵌入模型综合损失函数实验对比试验方法数据集评价标准实验结果参考文献前言在智慧城市的建设中,出租车需求预测是一个及其重要的问题。准确的预测需求能够帮助城市预分配交通资源,提前避免交通拥堵,从而缓解交通压力,同时降低出租车空载率,提高出租车司机收入。传统的出租车需求预测往往基于时序预测技术,无法对复杂的非线
前方是海洋
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2022-08-10 07:13
研究方向
论文笔记
深度学习
人工智能
论文笔记
【论文阅读】
TEMPORAL
ENSEMBLING FOR SEMI-SUPERVISED LEARNING
下载代码地址1.摘要在本文中,我们提出了一种简单有效的方法,用于在半监督环境中训练深度神经网络,其中只有一小部分训练数据被标记。我们引入了自集成,我们使用网络在不同时期的训练输出形成对未知标签的共识预测,最重要的是,在不同的正则化和输入增强条件下。与最近训练时期的网络输出相比,这种集成预测可以预期是对未知标签更好的预测器,因此可以用作训练的目标。Notice:文章开门见山的表示这个是半监督深度神经
来日可期1314
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2022-07-29 11:49
SSL
半监督学习
深度学习
自集成
论文阅读
TEMPORAL
GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS
14TEMPORALGRAPHNETWORKSFORDEEPLEARNINGONDYNAMICGRAPHSlink:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf
落悠
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2022-07-17 21:00
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