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长期时间序列预测中的有效模型规模再思考
通过条件相关性和自相关性作为研究工具，我们引入了一种轻量级的 HDformer 模型，该模型使用分层分解技术，不仅推翻了模型扩展的趋势，而且在大量减少计算和参数的同时实现了精确的长期时间序列预测，超越了现有的最先进模型，表明在长期时间序列预
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5 months ago
关于简约和自洽原则在智能出现中的应用
提出了 “简约性” 和 “自洽性” 两个基本原则，并采用可测量和可计算的方式表述，通过有效高效的计算框架 “压缩闭环转录” 实现模型的视觉数据建模。这将统一理解自主智能系统的广泛家族，并为理解大脑提供框架。
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2 years ago
回复 P. Alday 的评论《在做明显假设时要小心
本文讨论了语言学理论中的统计模型对词序的假设以及依存长度的测量单位和依存成本的单调性，并指出 Alday 在多个维度上的经济性关注为语言学研究提供了新方向。
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10 years ago
学习高效的稀疏和低秩模型
本篇研究提出了一种基于固定复杂度追踪过程的节约建模方法，该方法将重点从模型转移到了追踪算法。这些结构性稀疏和鲁棒低秩模型的可学习追踪过程架构能够以最小复杂度的方式近似精确的节约表示，适用于大规模数据和实时性能强的应用场景，并且可以在区分学习
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12 years ago
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