以上使用了GCN, ChebNet, GAT三种图卷积来预测交通流量,只考虑了空间上的影响,没有考虑时序上的影响,所以效果有进一步提升空间。这里只是为了实现基于上述三种图卷积预测交通流量。 可以很明显看出三种模型在处理数据时的快慢和准确率。 三种模型都具有处理结构化时间序列的通用框架。它不仅能够解决交通网络建模和预测问题,而且可以应用于更一般的时空序列学习任务。 时空卷积块结合了图卷积和门控时间卷积,能够提取出最有用的空间特征,并连贯地捕捉到最基本的时间特征。 该模型完全由卷积结构组成,在输入端实现并行化,参数更少,训练速度更 快。更重要的是,这种经济架构允许模型以更高的效率处理大规模网络。
2021-07-16 20:07:19 39.06MB 机器学习 深度学习 gcn GAT
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2021-07-16 10:24:30 1.07MB 图像处理 机器学习 深度学习 数据挖掘
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斯坦福大学cs229a吴恩达大佬机器学习视频课程所用数据集,机器学习深度学习入门基础课数据集整合。。
2021-07-14 10:47:40 25.95MB 机器学习 深度学习 python 人工智能
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2021-06-25 13:05:20 28.99MB 煤矿 瓦斯 传感器 机器学习
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2021-06-23 16:20:34 16.62MB 面试
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石油价格预测情感分析LSTM,通过对石油标题的进行情感分析,使用SVM,ARIMA,GARCH,LSTM模型进行预测
2021-06-23 15:06:29 955KB 机器学习 深度学习 文本分析
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机器学习深度学习经典数据集cancer,iris,LineBlobs,square1,Sticks等数据的xls,mat格式
2021-06-22 01:27:41 296KB 经典数据集 机器学习 深度学习
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李宏毅老师2021年Spring机器学习深度学习上线新课程,持续更新中 PPT,作业代码,学习笔记,上课代码,tensorflow|pytorch将会上传到github,欢迎Star,请多多鼓励。 如何下载本库内容 下载方式 1 git工具下载 ​ git clone 下载方式 2 网页下载 更新记录 PPT部分 路径:machineLearningDeepLearning/ppt 第七章 已同步官网更新到第九章 Domain Adaptation/RL Video部分  课程介绍 中文 英文 第一章 中文 英文 第二章 中文 英文 第三章 中文 英文 更新部分 第四章 中文 英文 未更新 第五章 中文 第六章 中文 第七章 中文 第八章 中文 第九章 官网暂未更新 HomeWork部分 路径:machineLearningDeepLearning/homework
2021-06-21 19:20:42 273.51MB 附件源码 文章源码
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