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neural discrete learning
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用神经离散学习和专家级别模型对时空动力系统建模
本文提出了一种基于数据驱动的普适专家模块,即光流估计组件,用于捕捉广泛的实际物理过程的演化规律;通过精细的物理流程设计和神经离散学习,增强了局部洞察力并获得潜在空间中的重要特征。实验结果表明,与现有的基线方法相比,所提出的框架取得了显著的性
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5 months ago
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