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交通预测论文笔记《Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting》
打酱油的葫芦娃: 空间注意力只是为了得到节点和节点之间的注意力分数,所以只涉及Q和K的操作,没有V 论文笔记: GETNext:Trajectory Flow Map Enhanced Transformer for NextCSDN-Ada助手: 你好,CSDN 开始提供 #论文阅读# 的列表服务了。请看:https://blog.csdn.net/nav/advanced-technology/paper-reading?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply 。如果你有更多需求,请来这里 https://gitcode.net/csdn/csdn-tags/-/issues/34?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply 给我们提。 论文笔记:DCRNN (Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting)UQI-LIUWJ: 通常是道路距离 论文笔记:DCRNN (Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting)LumosJ: 请问这个图的构建中距离是甚么距离呀……直线距离?欧几里得距离?还是道路距离🥹 论文笔记:Spatial-Temporal Interval Aware Sequential POI RecommendationCSDN-Ada助手: 你好,CSDN 开始提供 #论文阅读# 的列表服务了。请看:https://blog.csdn.net/nav/advanced-technology/paper-reading?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply 。如果你有更多需求,请来这里 https://gitcode.net/csdn/csdn-tags/-/issues/34?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply 给我们提。 |
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