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高维数据的预测学习的时空观察器设计
通过在深度学习模型设计中应用动态系统的领域知识，本研究提出了一种名为 “时空观察者” 的深度学习架构，用于高维数据的预测学习，并提供了广义误差界和收敛保证，通过引入动态正则化使模型能够更好地学习系统动态性。实验结果显示，该框架可以在一步预测
PDF4 months ago
非顺序表格数据的自监督学习综述
非顺序的表格数据的自监督学习（SSL4NS-TD）的发展、挑战、方法和应用研究的综述。
PDF5 months ago
从机器学习角度实现记忆痕迹：匹配预测
本文提出了如何采用神经网络实现 engrams 记忆支持结构。采用自动编码器和潜藏神经空间实现压缩存储和信息检索，进而实现神经空间中的信息预测和基于概念神经元的稀疏记忆实现。同时列举了跨学科的研究挑战和问题。
PDFa year ago
模块化设计及其扩展在时空预测模型中的应用
本文提出一种模块化的设计方法，将时空序列模型分解为空间编码器 - 解码器和预测器两个模块。通过在 KTH-Action 和 MovingMNIST 数据集上进行实验，我们提高了计算性能并获得了最先进的结果。
PDF2 years ago
CVPR从视频中持续进行预测学习
本文主要研究了如何在实际应用中，处理环境持续变化的情况下，进行预测学习。作者提出了 Continual Predictive Learning (CPL) 方法，并在基于 RoboNet 和 KTH 的两个新基准测试中展示了该方法在视频预测
PDF2 years ago
精确差异学习的图形自监督学习
本文提出了一种名为 D-SLA 的框架，旨在学习原始和扰动图形之间的确切差异，以及用于验证其有效性的各种基于图的下游任务。
PDF2 years ago
PredRNN：一种用于时空预测学习的循环神经网络
本文提出了一种新的循环神经网络 PredRNN，该网络利用 zigzag 记忆流在不同层次 RNN 中进行传播，通过内存解耦丢失来防止内存单元学习重复功能，并使用课程学习策略来促使网络从上下文帧中学习长期动态。在五个数据集上进行的行为无关和
PDF3 years ago
利用医学命名实体和多模态学习提高医院死亡率预测
本研究旨在探究如何利用医疗自然语言处理技术，将临床文本与结构化临床数据相结合，建立多模态神经网络模型，实现对重症监护室患者住院死亡风险的预测。研究结果显示，相较于基准模型，本模型的 AUC 值提高了 2%。
PDF6 years ago
CVPR自监督事件分割的感知预测框架
本文提出了一种自我监督的、基于认知心理的预测学习框架，通过自适应学习来减少循环神经网络中灾难性遗忘的影响，在三个公共数据集上进行了广泛的实验，表明所提出的方法能够优于弱监督和其他非监督学习方法最多达 24％，并具有完全监督方法相媲美的性能。
PDF6 years ago
时空数据挖掘：问题与方法综述
介绍了关于 spatio-temporal 数据挖掘领域的研究，在各个领域如气候科学、社会科学、神经科学、流行病学、交通运输、移动健康和地球科学方面，讨论了六种主要类型的问题：聚类、预测学习、变化检测、频繁模式挖掘、异常检测和关系挖掘。
PDF7 years ago