注明:本文仅是翻译了论文,主要目的方便日后温故

2020 AAAI-GMAN: A Graph Multi‐Attention Network for Traffic Prediction阅读笔记(翻译)相关推荐

  1. Dynamic Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction Benchmark and Solution

    Dynamic Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction: Benchmark and Solution 1. 文章概述 ...

  2. Alleviating the Inconsistency Problem of Applying Graph Neural Network to Fraud Detection阅读笔记

    Alleviating the Inconsistency Problem of Applying Graph Neural Network to Fraud Detection阅读笔记 文章标题:A ...

  3. 2018_WWW_DKN- Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation阅读笔记

    Xmind思维导图: deep knowledge-aware network(DKN) properties: incorporates knowledge graph representation ...

  4. 论文阅读:GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction

    摘要: 在本文中,我们主要聚焦于时空因素,提出了一种图多重注意力网络(GMAN)去预测交通信息. GMAN采用了一种编码器解码器结构,同时编码器和解码器均由多个时空注意块组成,以模拟时空因素对交通状况 ...

  5. GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction(2020AAAI)

    由于交通系统的复杂性和许多影响因素的不断变化,长期交通预测具有很高的挑战性.本文重点研究了道路网络的时空因素,提出了一种图多注意网络(GMAN)来预测路网图上不同时间步长的交通状况.GMAN采用编码器 ...

  6. 论文笔记--GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction

    Summary 在交通预测问题上,作者针对时空因素提出了一种图多注意网络(GMAN)来预测道路网络图上不同位置的时间步长提前的交通状况.GMAN主要采用了编码解码的架构.编码器和解码器之间包含一个注意 ...

  7. 论文笔记:Adaptive Graph Spatial-Temporal Transformer Network for Traffic Flow Forecasting

    论文地址 挑战 空间图中一个节点对另一个节点的影响可以跨越多个时间步,分别处理空间维度和时间维度数据的方法对直接建模跨时空效应可能是无效的.(在图形建模过程中需要考虑这种跨时空效应) 以前的工作通常使 ...

  8. DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation阅读笔记

    这篇论文发表在2018年的WWW上.引入知识来进行新闻推荐. 关键词:News recommendation; knowledge graph representation; deep neural ...

  9. BlumNet: Graph Component Detection for Object Skeleton Extraction阅读笔记

    BlumNet:用于对象骨架提取的图组件检测 摘要: 本文提出一个简单有效的框架:BlumNet,用于提取自然图像和 binary shapes 中的对象骨架.BlumNet有三方面优势:(1)图分解 ...

最新文章

  1. CVPR2020论文解读:CNN合成的图片鉴别
  2. Xcode7.1环境下上架iOS App到AppStore 流程 (3)
  3. 如何清除服务器物理内存,服务器怎样清理物理内存
  4. numpy 几个比较重要的链接
  5. 金额大小写转换(4)
  6. ssms应用程序错误_来自应用程序的查询计划与SSMS不同时的性能故障排除
  7. 用swift开发仪表盘控件(一)
  8. select、autocomplete标签下拉框
  9. Jenkins实现测试环境到生产环境一键部署(Windows)
  10. Nobook虚拟实验室完爆各种传统实验室
  11. 2寸的照片长宽各是多少_2寸照片的高和宽是多少像素?
  12. WordPress 网站基于REST API 开发“微信小程序”实战
  13. comparison of VLIW and superscaler
  14. 江苏大学计算机自动化专业排名2015,自动化专业排名
  15. 微信与企业微信的十个区别
  16. 扫码点餐系统开通后如何设置桌码和上传菜品?
  17. 十大蓝牙耳机排名,2021性价比蓝牙耳机
  18. マーケティング用語の英訳一覧(Glossary of marketing terms)
  19. JAVA中两台电脑通信_如何实现两台PC终端基于MAC地址互相通信
  20. 大数据路线,大数据要学习什么知识技能

热门文章

  1. MEMS加速度计的概念
  2. 威廉指标WR计算公式
  3. Pass! (bsgs 推柿子)
  4. avx2 fma_fma()函数以及C ++中的示例
  5. 2015年看的52部电影计划
  6. Android 5.0 and later only support position-independent executables
  7. Cortex-M处理器指令集详解
  8. 37岁生日快乐哦:说点大实话
  9. 虚继承是什么意思_huaxiazhihuo
  10. 「安卓按键精灵」几种字符串提取的方法(源码)