dynamic patterns | BriefGPT

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潜在整合的最优运输及其在异质神经活动数据中的应用
提出了一种基于最优输运的异质数据整合框架，能够在复杂生物过程中提取共享模式，增强辨别力并降低信号无关的杂质，有效地对齐纵向数据并捕捉共享模式的动态，适用于少数受试者的实验。
PDF7 days ago
基于运动的生成模型：无监督分离动态模式中的外观、可跟踪和不可跟踪运动
研究提出了一种基于状态空间模型和发射模型的无监督学习动态模式的方法，该方法可以将运动分解为可追踪和不可追踪的部分，并通过学习 latent vectors 对运动进行描述，可以用于动态图案的合成和转移，同时定义并测量动态图案的内在可追踪性。
PDF5 years ago
学习基于能量的时空生成性卷积神经网络以获取动态模式
使用能量基础的时空生成 ConvNet 建立一个概率分布模型，可用于学习和合成存在于视频序列中的动态纹理和运动模式，该模型可从不完整的训练序列中学习和完成动态模式，并具有较好的生成能力。
PDF5 years ago
利用图卷积循环神经网络进行结构化序列建模
本文介绍了图卷积循环网络（GCRN），这是一种深度学习模型，能够预测结构化数据序列。GCRN 是经典递归神经网络（RNN）在任意图结构数据上的泛化。该模型将图上的卷积神经网络 (CNN) 与 RNN 相结合，以找出动态模式和空间结构，并将其
PDF8 years ago