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【2020頂會KDD】AutoST:面向時空預測的高效神經網絡學習模型
時間 2020-12-29
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題目:AutoST: Efficient Neural Architecture Search for Spatio-Temporal Prediction 文章作者信息: 預覽摘要: 時空(ST)預測(如人羣流預測)在城市規劃、智能交通和公共安全等一系列智慧城市應用中具有重要意義。近年來,人們提出了許多深度神經網絡模型來進行準確的預測。然而,手動設計神經網絡需要花費大量的精力和時空領域的
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