hierarchical neural network | BriefGPT

关键词hierarchical neural network

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HDMNet：一种具备双重注意力的层次匹配网络用于大规模户外激光雷达点云配准
提出了一种用于大规模室外 LiDAR 点云注册的新型分层神经网络，该网络名为 HDMNet，通过引入增强的特征一致性双软匹配网络来实现具有高灵活性的两阶段匹配，并在以补丁为单位的方式下，扩大感受野并提高效率，从而显著提高了注册性能。此外，还
PDF8 months ago
3D 点云场景流的分层注意力学习
本文研究了使用两个连续的三维点云来估计场景流的问题，并提出了一种新的分层神经网络架构和双重注意力方法来精细地估计和监督不同级别的场景流和 LiDAR 位置跟踪。
PDF4 years ago
ACL一种用于连贯性建模的多任务学习方法
本研究提出一种层次神经网络模型，通过多任务学习，同时预测文档层次的信息连贯得分和词级别的语法角色，利用两个任务之间的归纳转移，提高模型泛化能力，并在不同任务中达到了新的最优表现。
PDF5 years ago
通过多粒度文本分类进行流程模型提取的方法
该研究介绍了利用多粒度文本分类问题，提出了一种层次化神经网络，以从文本描述中高效地建模和提取多粒度信息，该方法基于过程模型提取，结合自然语言处理（NLP）和业务流程管理（BPM）并使用粗到细的学习机制。经实验证明，该方法优于现有的最先进方法
PDF5 years ago
NIPS使用深层分层网络生成长期轨迹
本文利用专家示范解决关于建模长时间轨迹的问题，通过提出一种层次化神经网络结构，能够在高维状态空间中，自动识别长短期目标，进而实现不同于传统方法由单一策略为核心，解决了传统方法在涉及长期行为建模上的局限。作者以模拟篮球运动轨迹的案例为例，通过
PDF7 years ago
PointNet++：在度量空间中对点集进行深层次分层特征学习
本研究提出了一种基于层级神经网络的深度学习算法，可以递归应用 PointNet 模型在输入点集的嵌套划分上，并通过度量空间距离利用上下文信息进行学习，同时通过自适应的集合学习层将不同规模的特征组合，从而有效地、鲁棒地学习点集特征，达到了显著
PDF7 years ago