Применение гибридных графовых моделей для оценки времени в пути

В работе изучается применение глубокого обучения для оценки времени в пути- функции, широко используемой в интеллектуальных службах такси или автомобильных навигационных системах. Внешние условия зачастую усложняют выполнение этой задачи. Авторы исследуют способность графовой модели обобщать различные виды исходных данных и предлагают двухэтапный подход к решению подобной проблемы.