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公交地铁起点 - 终点细粒度时空 MLP 架构预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的基于图的多-ODE神经网络（GRAM-ODE）架构，通过捕捉复杂的局部和全局动态时空依赖关系的不同视图来学习更好的表示，并在其中间层添加了共享权重和发散性约束等技术以进一步改善面向预测任务的通信。实验结果表明，GRAM-ODE相比最先进的基线方法具有明显的优越性，并且不同组件对整体性能有贡献。
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关键要点
- 提出了一种新颖的基于图的多-ODE神经网络（GRAM-ODE）架构。
- GRAM-ODE通过捕捉复杂的局部和全局动态时空依赖关系来学习更好的表示。
- 在中间层添加了共享权重和发散性约束等技术以改善预测任务的通信。
- 在六个真实数据集上进行的实验表明，GRAM-ODE相比最先进的基线方法具有明显的优越性。
- 不同组件对整体性能有贡献。
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