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TOOL · CL_324563 · Oct 27 · 04:00

新的AutoPRL框架增强了道路网络的路径表示学习

研究人员推出了一种新颖的自监督学习框架AutoPRL，旨在增强道路网络中的路径表示学习（PRL）。该框架通过采用自动数据增强（AutoDA）模块来解决现有方法的局限性，该模块使用变分自编码器和高斯潜在分布来生成多样化的路径视图。此外，跨视图解耦对比（CVDC）学习机制通过分离正负样本对优化来提高训练效率，而自适应协同训练（ACT）模块则动态平衡损失权重。在真实数据集上的实验表明，AutoPRL在旅行时间估计和路径排序等任务中取得了卓越…