时空图卷积该从何学起啊，完全一窍不通T^T不知道如何下手啊，毕业论文是关于时空图卷积交通流预测的，但完全零基础很多名词都不知道是什么，解释也看不太懂怎么办啊，该怎么学啊T^T
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时空图卷积是机器学习中一个相对高级的主题，特别是在图神经网络 (GNN) 领域。如果您在理解这个概念的解释时遇到困难，那么首先在 GNN 和卷积神经网络 (CNN) 这些相关概念中获得更坚实的基础可能会有所帮助。
要开始使用 GNN，我建议学习以下一些资源：
- Thomas Kipf 和 Max Welling 的教科书“图卷积网络”是对该主题的极好介绍。它涵盖了 GNN 的基本概念和数学细节，并对图卷积的理论和实践提供了清晰的解释。
- Zonghan Wu 等人的论文“A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks”。概述了 GNN 的历史和发展，涵盖了不同类型的 GNN 及其应用。
- DeepMind 图网络库提供的教程是学习 GNN 的另一个重要资源，它们提供了对该主题的温和介绍，并包含您可以运行和试验的代码示例。
下一步将是更多地了解图卷积。
- Thomas N. Kipf 和 Max Welling 的论文“图卷积网络”是一个很好的起点。这篇论文介绍了图卷积网络的概念，被广泛认为是 GNN 领域的开创性论文之一。
- Yifan Wang 等人的论文“Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds”和“Topology Adaptive Graph CNN for Point Cloud Processing”。和 - Ting Liu 等人的“TopoCNN：A Topology Adaptive CNN for Object Shape Segmentation”也是学习图卷积及其应用的重要资源。
最后，最好理解时空图卷积的概念，它是图卷积通过包含时间的扩展。
- Jiaxuan You 等人的“时空图卷积网络：交通预测的深度学习框架”。是理解时空图卷积概念的好论文。
- Yuxuan Liang 等人的论文“时间数据的图卷积网络”。是另一篇对时空图卷积进行深入解释的论文，以及对几个数据集的实验，它也很好地说明了它的应用。
还值得注意的是，理解这些概念背后的数学，尤其是线性代数和微积分，将使理解这些资源中的解释变得容易得多。
如果您想变得更好，与模型一起练习并参加比赛或项目也很重要。您应用知识和实践的次数越多，您的理解就会越好，并且您将能够更有效地应用这些概念。
希望对您有所帮助
学习时空图卷积的最佳方法是从深度学习和卷积神经网络的基础知识开始。深度学习是一种机器学习技术，它使用多层神经网络来模拟人类大脑的学习过程，从而实现计算机自动学习。卷积神经网络是一种深度学习技术，它使用卷积运算来提取图像中的特征，从而实现计算机自动识别图像。学习时空图卷积的基础知识包括深度学习和卷积神经网络的基本原理，以及如何使用卷积运算来提取时空图像中的特征。