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论文: Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1511.05298.pdf 作者提出一种基于st-graph的RNN混合模型Structural-RNN（S-RNN），该模型特点是捕捉人体与周围环境中物体之间的相关性从而对人物未来的运动对预测。不用于其他模型针对mo...

多图卷积 Multi-Graph Convolution在城市系统中，在空间尺度上存在着多种关系。例如，在交通系统中，相似的交通模式可能存在于相邻区域和具有相似POI的区域中。因此，同时考虑多个空间关系对于STGNN中的时空依赖性学习是不可忽视的。该模型首先基于邻域、功能相似性和连通性构造多图，以表征多种空间相关性。对于每个图，分别采用上下文门控RNN和ChebNet来捕获时间和空间相关性。最后，通过融合并行化的多图时空隐藏信息，得到最终的预测结果。

虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通

在各种区域嵌入方法中，基于图的区域关系学习模型因其具有较强的结构表示能力，可以用图神经网络编码空间相关性而脱颖而出。尽管它们很有效，但现有方法尚未很好地解决几个关键挑战:1)由于各种因素，数据噪声和缺失在许多时空情景中普遍存在。2)输入的时空数据(如流动性轨迹)通常表现出时空分布的异质性。在这种情况下，当前的方法容易受到生成的区域图质量的影响，这可能导致次优性能。在本文中，我们通过在多视图数据源生成的异构区域图上探索自动时空图对比学习范式(AutoST)来解决上述挑战。

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时空Transfomer Python学习笔记

通过模拟目标城市的少样本场景，对批量的少样本训练任务进行采样，得到适应性强的基础模型。在4个交通速度预测基准数据集上进行了综合实验，结果表明了ST-GFSL的有效性。具体来说，STNN作为ST-GFSL中的基本特征提取器，其中可以使用任何时空学习架构，比如图神经网络(GNNs)，循环神经网络(rnn)和其他最先进的时空图学习模型。在本节中，我们详细描述了所提出的ST-GFSL框架。为了应对这一挑战，跨城市知识迁移已显示出其前景，从数据充足的城市中学习的模型被利用来有利于数据稀缺城市学习的过程。

1.文章信息本次介绍的文章是2019年发表在第28届人工智能国际联合会议论文集(IJCAI-19)的《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》。2.摘要时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的重要任务。现有的方法大多捕获固定图结构上的空间依赖性，假设实体之间的潜在关系是预先确定的。但是，显式的图结构(关系)并不一...

这篇文章中文为时空图卷积网络： 用于交通预测的深度学习框架，归类于交通网络中的交通流预测

视频描述是一项要求对视觉场景有一个深度理解的具有挑战性的任务。最先进的生成描述的方法要么使用场景级要么使用对象级信息，然而却没有清晰地建模对象的相互作用。因此，他们往往无法做出有视觉根据的预测，并且对虚假的相关性很敏感。在这篇文章中，我们提出一个新颖的视频描述的时空图模型，该模型利用了时空中对象间的相互作用。我们的模型建立了可解释的连接，并能够提供明确的视觉根据。为了避免因对象数量变化而导致性能不稳定，我们进一步提出了一种基于局部对象信息的全局场景特征正则化的对象感知知识蒸馏机制。我们通过在两个基准上的大量