动态图分类：DySAT算法及其Python实现
动态图分类是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是对动态图像序列进行分类。DySAT算法是一种基于结构Self-Attention和时域Self-Attention的深度学习模型，用于解决动态图分类问题。本文将介绍DySAT算法的原理，并提供其Python实现代码。
- 算法原理
DySAT算法通过结合结构Self-Attention和时域Self-Attention来建模动态图像序列中的时空关系。它的主要思想是利用Self-Attention机制来自适应地学习序列中的关键帧和关键帧之间的关系，并通过这些关系进行分类。
结构Self-Attention构造：结构Self-Attention用于捕捉关键帧之间的结构关系。给定一个动态图像序列，首先将每个关键帧通过卷积神经网络（CNN）编码为特征向量。然后，对每个关键帧的特征向量应用Self-Attention机制，计算每对关键帧之间的注意力权重。最后，根据注意力权重对特征向量进行加权求和，得到表示序列结构关系的特征向量。
时域Self-Attention的计算：时域Self-Attention用于建模动态图像序列中的时序关系。对于经过结构Self-Attention处理后得到的特征向量序列，应用Self-Attention机制来计算序列中各个时间步之间的注意力权重。然后，根据注意力权重对特征向量序列进行加权求和，得到表示时序关系的特征向量。
最后，将得到的特征向量输入到全连接层进行分类，得到动态图的分类结果。
- Python实现
下面是DySAT算法的Python实现代码：
