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惊喜！在主动推断框架下使用生理应激进行适应调节 [预印本]
衡稳态理论与主动推理框架相结合，通过将预测误差与生物激素动力学相耦合，提出了一种计算高效的长期调节模型，能够为体外智能系统提供适应性调节和生理学调控。
PDF24 days ago
IJCAI分布式和多建议合同调度
合同调度是设计具有可中断功能的实时系统的广泛研究框架。本研究引入并研究更一般和现实的学习增强设置，其中预测以概率分布形式或多个可能的中断时间集合形式给出。我们设计并分析了在预测准确时表现最佳的调度，并同时保证在预测具有敌对性时表现出最佳的最
PDF3 months ago
ICLRAirPhyNet: 利用物理引导的神经网络进行空气质量预测
本论文提出了一种名为 AirPhyNet 的物理引导神经网络方法，通过将空气颗粒运动的物理原理（扩散和平流）表示为微分方程网络，并利用图结构将物理知识整合到神经网络架构中，从而捕捉空气质量数据中的时空关系。实验证明，AirPhyNet 在不
PDF5 months ago
Transformer 多变量预测：多多益善？
本研究提出了一种使用 PCA 增强的新型 Transformer 预测框架，以降低冗余信息、提高预测准确性并优化运行时间效率。通过与其他五个先进模型和四个真实世界数据集的评估结果显示，该框架能够在所有模型和数据集上最小化预测误差，并显著降低
PDF6 months ago
智能交通系统中应用门控图神经网络提高交通密度预测
该研究探讨了在智能交通系统中交通预测领域中图神经网络的应用。研究比较并分析了三种主要的 GNN 体系结构：图卷积网络（Graph Convolutional Networks），图采样和聚集（Graph Sample and Aggrega
PDF8 months ago
电力市场的价格感知深度学习
深度学习对电力价格产生影响，本研究探讨了预测误差如何传播到电力价格中，并揭示了拥挤电力系统中显著的定价误差及其空间差异。为了提高公平性，我们建议将电力市场结算优化嵌入深度学习层，通过这一层进行不同程度的预测和定价误差平衡，而不仅仅是最小化预
PDFa year ago
超越概率划分：使用语义感知分组标定神经网络
文章提出了一种更广义的标定误差度量定义，即划分校准误差（Partitioned Calibration Error - PCE），并探讨了如何对数据空间进行划分，以使得深度神经网络可以更准确地校准预测。作者提出了通过语义相关的划分函数来划分
PDFa year ago
SIGIRMIMIC-III 和 MIMIC-IV 的自动医疗编码：一项关键评论和可复制性研究
本文重现、比较和分析了最先进的自动医学编码机器学习模型。通过改进数据的采样和评估方法，我们的研究结果表明，在新的医学数据集 MIMIC-IV 上，使用正确的参数和配置，这些模型可以产生良好的效果。
PDFa year ago