multi-step prediction | BriefGPT

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基于物理系统辨识的多步预测的一次反向传播
提出了一个新颖的通用框架用于识别可能相互关联的系统，并保留其物理特性并提供多步预测的准确性，引入了基于反向传播的多步损失函数梯度计算的分析递归算法，直接为学习算法提供物理和结构洞察力。作为案例研究，测试了该方法用于从状态观测开始估计太空碎片
PDF8 months ago
解锁表征在长期基于新奇性探索中的力量
本文中介绍了 RECODE （Robust Exploration via Clustering-based Online Density Estimation）方法，该方法是一种基于相似性的聚类计数探索算法，能够有效地跟踪状态出现的次数，
PDFa year ago
线性化潜在状态空间中的多步预测用于表示学习
本文提出了一种新的方法，通过添加多步预测来学习本地线性状态空间，从而允许更明确地控制曲率，并通过实证证据表明，该方法可允许学习更好的潜在状态空间。
PDF2 years ago
缺失数据下的序列预测：一种不需要填充的 RNN 方法
该研究介绍了一种新颖的基于循环神经网络的解决方案，用于在缺失数据下进行序列预测。与所有现有方法不同，该方法直接编码数据中的缺失模式而不是在模型构建之前或期间尝试填补数据。
PDF2 years ago
自动驾驶端到端的轨迹引导控制预测：一个简单但强大的基准线
本文提出了一个结合轨迹规划和直接控制预测的综合方法，在 CARLA 模拟器中评估了该方法，并通过较大边际击败了其他复杂候选方法，排名第一。
PDF2 years ago
使用循环神经网络进行多步预测占据栅格地图
探究基于 OGM 序列的 RNN 网络架构的多步驾驶空间预测，通过差分学习方法达到更高的精度，能提高自动驾驶中的路径规划和导航安全性、舒适性和效率。
PDF6 years ago