时空图神经网络应用

的目标是从时空图中学习隐藏模式，这些模式在交通速度预测[72]、驾驶员机动预测和人类行为识别等各种应用中变得越来越重要。STGNNs的核心思想是同时考虑空间依赖和时间依赖。现有的许多方法都是将图卷积与RNN或CNN相结合来描述时间相关性。

鱼儿会飞吗

231人浏览 · 2024-03-09 08:02:28

鱼儿会飞吗  ·  2024-03-09 08:02:28 发布

时空图神经网络（STGNNs）的目标是从时空图中学习隐藏模式，这些模式在交通速度预测[72]、驾驶员机动预测和人类行为识别等各种应用中变得越来越重要。STGNNs的核心思想是同时考虑空间依赖和时间依赖。现有的许多方法都是将图卷积与RNN或CNN相结合来描述时间相关性。

# 深度学习 # 机器学习 # 神经网络

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