cnn-lstm | BriefGPT - AI 论文速递

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基于 Newell 理论的特征变换在时空交通预测中的应用
通过交通流量物理特征转化提高深度学习模型的可迁移性和预测性能，实验结果表明该方法可成功应用于不同的交通数据集和位置
PDFa year ago
远程感知中的视觉问答：跨注意力与多模态信息瓶颈
本研究提出了一种基于跨注意力的信息最大化的方法，结合 CNN-LSTM，并在两个不同分辨率的 VQA 遥感数据集上评估表现，获得了较高的准确率。
PDFa year ago
使用 CNN-LSTM 神经网络模型预测股市时间序列数据
本文介绍了一种使用 CNN-LSTM 神经网络的股票市场预测模型，通过将股票数据转换为张量，识别特征并预测在给定时间段内的股票市场变化，实验结果表明该模型具有较高的准确性。
PDFa year ago
基于深度学习的合成语音自然度评估
本文提出了一种新的客观预测合成语音自然度的模型，采用 CNN-LSTM 网络逐端训练，独立于语言，能用于评估文本转语音或语音转换系统的效果，通过在多个数据集上测试证明模型的可靠性。
PDF3 years ago
手写文字生成对抗网络
本文提出一种手写生成对抗网络框架 (HWGANs)，通过使用 CNN-LSTM 和隐变量生成模型可实现有效地生成手写序列数据，并且与传统手写生成器相比，可以生成更自然更逼真的手写文本。
PDF5 years ago
EMNLP实体感知图像标题生成
提出了一种基于 CNN-LSTM 模型和知识图的算法来解决图像描述中缺少特定信息的问题，该模型通过填充来自于 hashtags 的具体命名实体，使得生成的基于输入图像的模板描述信息更加丰富，实验结果表明该模型在多种评价指标上显著优于单模态基
PDF6 years ago