guokan

> > ？也许可以用公开的数据集METR-LA试一下 > > 请问下这篇文章不是进行的流量预测吗 虽然我还没复现这篇文章，但是Graph WaveNet的性能应该是明显好于STGCN（原始）的，不管是在速度还是流量，因为原始的STGCN只有两个block，6层，而Graph WaveNet 可有8个block，至少14层以上，这参数量就不是一个级别的。都是Gated-CNN加GCN。 ——。—— lol

> > > > ？也许可以用公开的数据集METR-LA试一下 > > > > > > > > > 请问下这篇文章不是进行的流量预测吗 > > > > > > 虽然我还没复现这篇文章，但是Graph WaveNet的性能应该是明显好于STGCN（原始）的，不管是在速度还是流量，因为原始的STGCN只有两个block，6层，而Graph WaveNet 可有8个block，至少14层以上，这参数量就不是一个级别的。都是Gated-CNN加GCN。 > > ——。—— lol >...

> Graph WaveNet展示的结果是不是有问题，我这边跑的结果比论文中的结果小很多 lol,摊手

> ``` > mean = train.mean(axis=0, keepdims=True) > std = train.std(axis=0, keepdims=True) > > def normalize(x): > return (x - mean) / std > > train = (train).transpose(0,2,1,3) > val...

> 你好，请问有如何生成训练数据的文件吗？我想知道文中的聚类算法是如何实现的，我的邮箱是[[email protected]](mailto:[email protected]) 非常感谢！ 已回邮件

> @guokan987 Hi! I'm confused about this code? Does it mean AX? > > ``` > class nconv(nn.Module): > def __init__(self): > super(nconv,self).__init__() > > def forward(self,x, A): > x...

> > > @guokan987 Hi! I'm confused about this code? Does it mean AX? > > > ``` > > > class nconv(nn.Module): > > > def __init__(self): > >...

你有邮箱吗？code在数据集文件夹下的generate_data/jinan的cluster.py，同理xian

Your email address?

> Thanks for your excellent word, i'm very interesting in it! I have researched some related issues, and I wonder if you can send me your processed dataset. Thank you...