long-range dependence | BriefGPT

关键词long-range dependence

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为高保真图像完成构建全局上下文交互
本文提出了一种基于 transformer 架构的图像补全方法，不同于之前使用的卷积神经网络，该方法采用了一种具有小且非重叠感受野的限制性卷积神经网络，通过加入 attention-aware layer 来提升外观一致性，相较于其他方法，
PDF3 years ago
量化语言和用户行为中的长程依赖以改进循环神经网络
该研究采用基于 LRD 理论的可靠估计程序，针对含有百万条数据的符号序列数据集测量了 LRD，并表明 LRD 更好地指导 RNN 的建模，这为新的设计提供了灵感，从而实现了在语言理解和顺序推荐领域的最新成果，计算成本只是很小的一部分。
PDF5 years ago
WWW面向长时间依赖用户序列的神经混合推荐器
本文研究了如何建立一个模型，利用不同的时间范围和动态来适应不同的请求上下文，并提出了一种神经多时间范围混合模型 (M3)，以处理用户行为短期和长期依赖问题。该方法通过使用不同时间范围的模型组合，并针对不同的上下文信息学习门控机制来增强效果。
PDF5 years ago
网络因果效应的自动 G - 计算
该论文提出了一种基于网络分析的新的统计方法，可以用于推断出现具有干扰和长程依赖的网络单元的平均因果效应，并通过自动 - g 计算算法进行推断。
PDF7 years ago
利用极值预测网络攻击率
通过使用灰盒预测，可以使用能够适应数据的统计特性和现象的灰盒模型来预测网络攻击率，同时使用极端值理论和时间序列理论，可以更好地分析长期趋势和短期趋势，并提出未来的研究方向。
PDF8 years ago