【摘 要】
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在过去十年,深度学习已被证明在很多领域应用非常成功,如视觉图像、自然语言处理、语音识别等,同时也涌现出来了大量深度学习模型,如深度卷积神经网络,深度循环神经网络、深
【基金项目】
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贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2009]2272号).
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在过去十年,深度学习已被证明在很多领域应用非常成功,如视觉图像、自然语言处理、语音识别等,同时也涌现出来了大量深度学习模型,如深度卷积神经网络,深度循环神经网络、深度信念网络、深度对抗生成网络等,其深度越深学习能力越强,但同时也增加了网络训练的复杂度,权衡利弊取其中,所以在不同的应用中有很大的研究空间。另外,在基于时序数据的应用研究中,如股票趋势预测、天气预测、异常气候地质灾害预测等,相比较于传统的方法,各种改进的、融合的深度学习方法显然更胜一筹。而轨迹数据是时序数据的一种,它除了有时间维度的依赖性还有空
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