深度學(xué)習(xí)，讓滴滴提前為你派車

高層速讀

關(guān)鍵信息：

賓州州立大學(xué)的進(jìn)行了一項(xiàng)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的研究，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory，LSTM)結(jié)合起來，使用這種復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人們消化信息的方式，讓計(jì)算機(jī)理解交通模式圖像；

關(guān)鍵意義：

可以更好地預(yù)測出租車和拼車服務(wù)的需求，為更智能、更安全和更可持續(xù)的城市鋪平道路。

在賓州州立大學(xué)(Penn State)的一項(xiàng)研究中，研究人員使用兩種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--模擬人腦的計(jì)算系統(tǒng)--分析出出租車需求的模式。這種讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)方法，能夠預(yù)測需求模式，遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于目前的技術(shù)。

賓州州立大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)副教授Jessie Li說，“美國的優(yōu)步和中國的滴滴出行等拼車公司越來越受歡迎，并真正改變了人們對(duì)待交通的方式。你可以想象，預(yù)測出租車需求有多重要，因?yàn)槌鲎廛嚬旧踔量梢?strong>在需求出現(xiàn)之前就派出汽車?！?/p>

研究人員補(bǔ)充說，更好的預(yù)測可以減少出租車等待乘客的空閑時(shí)間，使城市變得更整潔。由于交通事故往往發(fā)生在交通擁擠的地區(qū)，更好的駕駛預(yù)測技術(shù)也可以提升安全。

據(jù)信息科技博士、論文第一作者姚華秀介紹，研究人員分析了滴滴出行的大量乘車請(qǐng)求數(shù)據(jù)。

當(dāng)用戶需要搭便車時(shí)，他們首先通過計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序提出請(qǐng)求，例如手機(jī)應(yīng)用程序。根據(jù)研究人員的說法，使用這些乘車請(qǐng)求，而不是僅僅依靠乘車數(shù)據(jù)，能更好地反映總體需求。

姚華秀說：“這是非常好的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗?strong>基于需求的。如果你只知道有多少人曾經(jīng)搭便車，這并不能告訴你真正需求，因?yàn)榭赡苤虚g有人沒有搭上車，或者其他人干脆放棄了嘗試?！?/p>

通過歷史數(shù)據(jù)(包括請(qǐng)求的時(shí)間和位置)，計(jì)算機(jī)可以預(yù)測需求隨時(shí)間的變化。通過可視化地圖，研究人員可以看到不斷變化的需求。

“例如，你可以看到，早上在住宅區(qū)上車的多，在市中心地區(qū)下車的多；到了晚上，情況正好相反?！盠i說，“我們正在做的是使用歷史拾取數(shù)據(jù)，來預(yù)測這張地圖在30分鐘后會(huì)發(fā)生怎樣的變化，從現(xiàn)在起一個(gè)小時(shí)后會(huì)發(fā)生怎樣的變化，等等。”

研究人員在前一段時(shí)間召開的國際人工智能協(xié)會(huì)（The Association for the Advancement of Artificial Intelligence，AAAI）上展示了他們的發(fā)現(xiàn)。他們使用了2017年2月1日至3月26日在廣州的出租車申請(qǐng)數(shù)據(jù)——廣州居民每天約提出300，000次乘車請(qǐng)求。

當(dāng)技術(shù)使用一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，研究人員將兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory，LSTM)——幫助指導(dǎo)復(fù)雜的序列預(yù)測。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地模擬復(fù)雜的空間相關(guān)性，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以更好地處理序列建模。

“基本上，我們使用一個(gè)非常復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人們消化信息的方式，在這里，指的是消化理解交通模式圖像。”Li說。

Li說，獲得了更大的數(shù)據(jù)集，以及能夠處理大量數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)技術(shù)獲得了更大的進(jìn)步，能夠推動(dòng)這個(gè)項(xiàng)目，以及其他深入學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。

“在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)中，人們需要告訴計(jì)算機(jī)，它需要看哪些方面或特性，然后對(duì)其建模，這需要付出巨大的努力。”Li說，“之所以說深度學(xué)習(xí)是革命性的，在于現(xiàn)在我們可以跳過這一步了。例如，你可以直接給電腦圖像，而不需要告訴電腦它需要看什么?！?/p>

微信搜索【AI商業(yè)報(bào)道】，獲取最新行業(yè)資訊！

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。