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ST-GRAT: A Novel Spatio-temporal Graph Attention Networks for Accurately Forecasting Dynamically Cha

研究问题 基于动态空间依赖的交通流预测问题 背景动机 传统方法不论是外部输入图结构还是自己学出图结构都假定道路之间的空间依赖关系是固定的,因此它们只计算一次空间依赖关系,并一直使用计算出的依赖关系,而不考虑动态变化的交通条件。通过注意力机制来建模动态空间依赖的模型往往忽略了图上固有的结构信息RNN有不能直接访问长输入序列中的过去的特征的限制,不如attention好 模型思想 空间注意力