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recurrent layers
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ICLR
鲁棒音频异常检测
提出了一种鲁棒性较强的多元时间序列模型，可用于基于噪声训练数据检测以前未见过的异常声音，并使用新颖的深度神经网络体系结构学习多元时间序列的时间动态，从而模拟未来样本的条件概率分布。
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2 years ago
dyngraph2vec：使用动态图表示学习捕获网络动态性
基于嵌入方法的动态图形表示学习，结合密集和递归层，研究动态图形中的链路预测问题，并在两个真实数据集上验证了其优越性。
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6 years ago
ACL
神经机器翻译的过去与未来建模
我们提出了一种新的机制来将源信息分成已翻译的过去内容和未翻译的未来内容，并使用两个附加的循环层对其进行建模，从而为神经机器翻译系统提供已翻译和未翻译内容的知识，实验结果表明，该方法显著改善了中英、德英和英德翻译任务的翻译性能，具体来说，该模
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7 years ago
通过结合卷积和循环层实现高效的字符级文档分类
本研究提出了一种利用卷积和循环层来高效编码字符输入的神经网络架构，用于文档分类任务，与仅具有卷积层的字符级模型相比，具有相当的性能而参数更少。
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8 years ago
ICLR
物体检测和实例分割的分解学习
本论文提出了一种新的端到端可训练深度神经网络结构，在不需要预处理或者后处理的情况下，仅仅依靠一个网络评估就可以生成正确数量的对象实例和其边界框，对多数字图像中数字的检测、分割和 KITTI 基准数据集中的车辆检测任务显示了优越的性能。
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9 years ago
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