摘要:
学习了下SSTBAN,这个模型想进行长时间交通预测(24-24,36-36,48-48),引入了自监督,提出了瓶颈注意力机制。 阅读全文
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想知道元学习如何在时空交通预测领域应用,于是学习了一下CIKM2023的这篇CL4ST。虽然感觉不像元学习,但是看了对比学习的方法还是挺有收获的。 阅读全文
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想知道元学习如何在时空交通预测领域应用,于是学习了一下WWW2021的这篇AutoSTG。虽然感觉不像元学习,但是结构学习的方法Darts还是挺有意思的。 阅读全文
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想知道元学习如何在时空交通预测领域应用,于是学习了一下KDD2019的这篇ST-MetaNet,以及后来的IEEE TKDE2020的ST-MateNet+,可惜结果不如人愿。 阅读全文
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看了下23年的论文STEAformer,使用的是transformer架构,指标还不错,但是运行速度太慢了 阅读全文
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看了下AGCRN,其中“为每个节点单独设置参数的想法很好”,其实我也有同样的想法 阅读全文
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学习和复现一下经典模型Graph WaveNet,事实证明结果跟现在的比也差不了多少,速度也挺快。目前就先把经典模型都学习一遍吧。 阅读全文
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记录了一部分搜到了GCN知识,写了2017年Kipf的那一篇GCN的学习笔记 阅读全文