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ディープニューラルネットワークは、短期間のトラフィック予測で優れたパフォーマンスを発揮しました。ただし、ほとんどの既存のトラフィック予測システムは、トレーニングデータとテストデータが同じ基礎となる分布
arxiv_reader のブックマーク 2021/12/01 12:35
マルチタスク学習による交通予測のための転送の学習[multi-task][domain adaptation][arXiv reaDer][arXiv][spatio-temporal][learning]ディープニューラルネットワークは、短期間のトラフィック予測で優れたパフォーマンスを発揮しました。ただし、ほとんどの既存のトラフィック予測システムは、トレーニングデータとテストデータが同じ基礎となる分布2021/12/01 12:35
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/12/01
Learning to Transfer for Traffic Forecasting via Multi-task Learning ディープニューラルネットワークは、短期間のトラフィック予測で優れたパフォーマンスを発揮しました。ただし、ほとんどの既存のトラフィ...
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ディープニューラルネットワークは、短期間のトラフィック予測で優れたパフォーマンスを発揮しました。ただし、ほとんどの既存のトラフィック予測システムは、トレーニングデータとテストデータが同じ基礎となる分布
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マルチタスク学習による交通予測のための転送の学習
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