COLA: 跨城市人员轨迹仿真的移动转换器
💡
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
该论文提出了图变换器结构来改进预测性能,捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异,并设计了自注意机制和域适应模块来提高模型泛化能力。实验证明该方案的改进性能。
🎯
关键要点
- 提出了图变换器结构以改进预测性能。
- 捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异。
- 设计了自注意机制和域适应模块以提高模型的泛化能力。
- 引入了考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估。
- 使用ETH和UCY等公共数据集验证和比较了框架。
- 实验结果表明方案的改进性能。
➡️