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recurrent network imputation
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面向异构时间序列插值的不确定性感知深度注意力循环神经网络
通过采用自注意力机制和有效的残差组件,我们提出了深度注意力循环填补(DEARI)方法,同时估计异质多元时间序列中的缺失值及其相关的不确定性,并通过一种新颖的贝叶斯边缘化策略将其转化为贝叶斯神经网络,以产生随机 DEARI,并在真实世界数据集
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6 months ago
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