我正在研究应该预测自我车辆轨迹的深度学习模型。我有时空数据：
- 时间数据-给定时间内的车辆坐标集
- 空间数据-轨迹的路线图信息
该模型有两个版本：
我需要性能良好的cnn模型
cnn模型在空间数据上的表现非常好。但是我的输入是非常相关的空间和时间数据。为了使用cnn模型，我需要转移到空间空间，但是当我仅使用空间数据时，时间数据就会丢失。
但是如果我可以表示空间空间中数据的时间性怎么办？
如何在空间空间中表示时间数据？
深度学习代表空间数据中的时间
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问答
z15dgh354588 回答：深度学习代表空间数据中的时间
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