关键词multiresolution analysis
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- ICML多分辨率卷积记忆的序列建模
我们提出一种基于多分辨率分析的序列模型，通过引入 multiresolution 卷积来捕捉输入序列的多尺度趋势，该模型性能优异，适用于各种序列分类和密度估计任务。
- ICML多分辨率分析 (MRA) 用于近似自注意力
利用 Multiresolution Analysis 中的 Wavelets 概念构建一种高效的自我关注模型，同时在短序列和长序列的 NLP 任务上均表现优异。
- 深度自适应小波网络
本文提出一种采用多分辨率分析和波形表示的、深度神经网络的设计方法，以提升卷积神经网络的可解释性，并在图像分类任务中取得竞争性的准确性。
- 小波卷积神经网络
我们提出了一种新的 CNN 架构，Wavelet CNN 结合多分辨率分析和 CNNs 成为一个模型，在图像分类和图像注释等任务中，它比传统 CNN 具有更好的性能与较少的参数。
- CVPR增量式多分辨率矩阵分解算法
本研究研究了多分辨率分析和矩阵分解之间的关系，提出了一种增量多分辨率矩阵分解算法，用于发现对于许多视觉问题的成功非常重要的对称矩阵的分层块结构，实验证明该算法可以用于改进网络架构以及其他视觉问题。
- 流形上紧框架波和快速框架波滤波器变换
本文研究了如何在光滑紧致 Riemann 流形上构建，表征和应用紧框架，紧框架的设计和快速框架滤波器银行变换的实现，特别在地球科学和医学领域提供了解决方案。
- MM高层次综合多分辨率应用在 FPGA 的代码生成
这篇论文阐述了利用基于高斯和拉普拉斯图像金字塔概念的多尺度处理来减少噪声，同时在不改变滤波器核的情况下保留不同粒度的图像细节的数学方法 Multiresolution Analysis 以及应用于医学成像方面。 该论文探讨了如何利用自动代码