data-driven learning | BriefGPT

关键词data-driven learning

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AAAI结合顺序神经网络和统计方法的两种方式，提高时间序列预测
本文介绍了如何将基于数据的学习方法与现有的知识或模型进行正确融合，其中包括基于分解的方法和利用数据特征的解决方案。通过使用时间序列数据进行评估，结果表明这两种方法都可以优于使用模型和学习分离的现有方案，性能提高可达 60％以上。这些方法可以
PDF3 years ago
MMDPT: 可变形基于块的 Transformer 用于视觉识别
提出了一种新型的 Deformable Patch（DePatch）模块，可以自适应地将图像分割为具有不同位置和比例的补丁，从而更好地保留了补丁中的语义信息。将该模块加入 Transformer 中，在图像分类和目标检测等任务上进行广泛评估
PDF3 years ago
ICCV学习正定矩阵的对数行列式差异
本文提出了一种基于数据驱动的方法学习用于比较对称正定矩阵的相似度度量，以及将其应用于机器学习中的多个标准任务中，取得了良好的性能。
PDF3 years ago
AAAIPC-HMR：从 2D 图像 / 视频中恢复 3D 人体网格的姿态校准
本文提出了两种新颖的姿态校准框架，采用先进的 3D 姿态估计器和 HMR 序列或并行方式有效地校准人体网格，通过非刚性姿态变换，可以灵活地处理骨长变化以缓解校准后的网格中的误放置，并通过数据驱动学习和几何建模的通用和互补集成来实现，可用于各
PDF3 years ago
CVPR音频 - 视觉场景感知对话的简单基线
本文提出了一种基于数据驱动学习的音视频感知对话基准方法，采用注意力机制从海量传感器中区分实用信号和干扰信号，实验结果表明此方法在音视频感知数据集中性能超过现有最先进方法 20% 以上。
PDF5 years ago
NIPS揭示表现力语音合成的潜在风格因素
本研究通过引入风格编码器，提出了一种基于数据驱动学习的语音合成模型，无需额外标注即可单独学习语音中的韵律风格，能够在一定程度上预测并控制合成语音的韵律风格。
PDF7 years ago
通过竞争监管：为学习任务创建机器人对手
本文介绍了一个使用对抗学习进行机器人控制和规划的新框架，展示了该方法能够更好地训练机器人抓取模型并比合作式多机器人更加有效。
PDF8 years ago