VGG16是一种深度卷积神经网络模型，用于图像分类和识别任务。它是由牛津大学的研究团队开发的，命名为Visual Geometry Group（VGG），并在2014年的ImageNet图像识别挑战中取得了很好的成绩。VGG16模型具有13个卷积层和3个全连接层，总共有约138百万个可训练参数。该模型的核心思想是通过堆叠多个小尺寸的卷积核和池化层来增加网络的深度，从而提高图像特征的表示能力。它采用

首先解释一下，经过这个sigmod激活函数后，得到的都是在0到1之间的数值，1表示该门完全打开，0表示该门完全关闭，其中是最为普通的输入，可以从上图中看到，是通过该时刻的输入和上一时刻存在memory cell里的隐藏层信息向量拼接，再与权重参数向量点积，得到的值经过激活函数tanh最终会得到一个数值，也就是，注意只有的激活函数是tanh，因为是真正作为输入的，其他三个都是门控装置。再来看，inp

ST-GCN应当具备能够从时空维度提取特征的能力，其在GCN中的表现就是能够同时聚合时空维度的信息，如下图所示。其具体网络层如图所示：步骤1：引入一个可学习的权重矩阵（与邻接矩阵等大小）与邻接矩阵按位相乘。该权重矩阵叫做“Learnable edge importance weight”，用来赋予邻接矩阵中重要边（节点）较大的权重且抑制非重要边（节点）的权重。步骤2：将加权后的邻接矩阵与输入送至G

ST-GCN应当具备能够从时空维度提取特征的能力，其在GCN中的表现就是能够同时聚合时空维度的信息，如下图所示。其具体网络层如图所示：步骤1：引入一个可学习的权重矩阵（与邻接矩阵等大小）与邻接矩阵按位相乘。该权重矩阵叫做“Learnable edge importance weight”，用来赋予邻接矩阵中重要边（节点）较大的权重且抑制非重要边（节点）的权重。步骤2：将加权后的邻接矩阵与输入送至G

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德（John Holland）在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制（如选择、交叉、变异等）的模拟，对问题的潜在解进行进化，以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择，适者生存”其实很好理解，学过生物的都知道达尔文进化论的大概内容：变异：种群中单个样本的特征

首先解释一下，经过这个sigmod激活函数后，得到的都是在0到1之间的数值，1表示该门完全打开，0表示该门完全关闭，其中是最为普通的输入，可以从上图中看到，是通过该时刻的输入和上一时刻存在memory cell里的隐藏层信息向量拼接，再与权重参数向量点积，得到的值经过激活函数tanh最终会得到一个数值，也就是，注意只有的激活函数是tanh，因为是真正作为输入的，其他三个都是门控装置。再来看，inp