华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST,通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制,使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征,显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。
来自主题: AI技术研报
7958 点击 2024-06-04 15:54
华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST,通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制,使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征,显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。