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【论文笔记】Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

DMVST论文心得前言本文贡献模型架构空间视图：LocalCNN时间视图：LSTM语义视图：结构嵌入模型综合损失函数实验对比试验方法数据集评价标准实验结果参考文献前言在智慧城市的建设中，出租车需求预测是一个及其重要的问题
前方是海洋·2022-08-10 07:13

【论文笔记】Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

https://arxiv.org/pdf/1802.08714本文的目的是出租车需求预测，特点在于结合了时间、空间、语义三方面的信息，深度学习模型前言本文贡献参数定义DMVST-Net框架空间视角：局部
煎饼证·2020-07-09 18:49

DMVST-Net巧妙处理

参加「CTA核心技术及应用峰会」，请扫码报名↑↑↑作者|HuaxiuYao,FeiWu,JintaoKe,XianfengTang等译者|一步一步望着天上星编辑|Jane出品|AI科技大本营（id：rgznai100）【导语】自2018年6月DeepMind发表论文“Relationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetworks”至今，深度图网络火的
AI科技大本营·2019-04-20 15:24

论文笔记(1) : Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

这篇文章是作者在滴滴出行实习时做的一篇文章，投了AAAI2018.1.Abstract出租车需求预测可以帮助城市资源预调度传统方法大部分都利用时序预测的技术现有的深度学习方法只考虑单一的时间(LSTM)或空间(CNN)的维度本文提出一个DMVST-Net
维他柠檬茶好喝吗·2018-05-25 20:48

论文笔记(1) : Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction

这篇文章是作者在滴滴出行实习时做的一篇文章，投了AAAI2018.1.Abstract出租车需求预测可以帮助城市资源预调度传统方法大部分都利用时序预测的技术现有的深度学习方法只考虑单一的时间(LSTM)或空间(CNN)的维度本文提出一个DMVST-Net
维他柠檬茶好喝吗·2018-05-25 20:48
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