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创新点: 首次将Graph Convolution针对交通路况预测问题进行改进,使其成功应用在该问题上。
首次使用邻接矩阵抽特征的方式,将拓扑图结构的空间相关性在特征层建模出来,使得时序神经网络模型/传统机器学习方法也能够处理复杂图结构的空间相关性问题。
化繁为简,简单清晰的思维导图总结!!!
以铜为鉴,可以正衣冠; 以人为鉴,可以明得失; 以史为鉴,可以知兴替~
数据竞赛萌新JerryX愿与大家一同学习成长!!!
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