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为网络物理系统生成合成时间序列数据
数据增强是时间序列领域深度学习应用中的重要驱动因素。研究文献中存在一个空白，即关于时间序列数据增强的主导模型 —— 变换器 —— 的探索非常有限。本文提出了一个将多个成功的先验进行结合的架构，并使用强大的时域相似性度量进行了测试。结果表明了
PDF3 months ago
SSG2：一种用于语义分割的新建模范式
利用序列模型和时间维度，在语义分割中引入了一种新方法 (SSG2)，通过整合多次观测来提高准确性，并在不同数据集上表现出优异的性能。
PDF9 months ago
状态空间不足：机器翻译需要注意力
本文介绍了最近提出的序列模型 Structured State Spaces，以及将其应用于机器翻译任务中的实验。我们发现，与 Transformer 相比，S4 在翻译长句方面存在困难。最终我们提出加入注意力机制，使得 S4 的性能优于
PDFa year ago
用两个燧石才能生火：神经关系和解释分类器的多任务学习
我们提出了一种可解释的关系抽取方法，通过联合训练分类器和序列模型的标签在关系上下文中进行解释，采用半监督方法训练序列模型，将模型输出转换为规则，提高了关系分类器的性能。
PDF2 years ago
KDD借助原型实现可解释和可控的序列学习
提出了 ProSeNet，该方法利用几个基准示例作为原型，从案例推理中获取自然解释，可以提供高准确度和可解释性，可用于各种应用领域中的序列建模和预测诊断。
PDF5 years ago
野外环境中的美式手语手指拼写识别
本研究针对美国手语中的手指拼字识别进行了研究，并提出了迄今为止最大的数据集用于手指拼字识别。使用这个数据集，我们提出了在自然出现的视频数据中识别手指拼字序列的第一次尝试，并利用手的检测器和序列模型进行识别。通过对模型变量的影响分析，本研究提
PDF6 years ago
MM分离式新颖物体描述生成器
本文提出了一种零样本学习的图像字幕生成方法，通过将对象描述与语言模型解耦，在一个包含新颖对象的未知领域中生成字幕，其结果表明该方法在零样本新颖对象字幕任务中表现良好。
PDF6 years ago
NIPS基于经验高斯先验的跨语言迁移学习
使用 $k$ 源语言模型估计一个高斯先验的参数以进行多源迁移学习，同时注入（经验）高斯噪声的 dropout 版本，使用经验高斯先验可以显著降低 Rademacher 的复杂度并且优于最佳加权模型插值。
PDF8 years ago
高效诱导条件随机场特征
本文介绍了一种 CRFs 的特征归纳方法，该方法基于构建仅显著增加对数似然的特征联合的原则，与 Della Pietra 等人的方法不同，具有更高的准确性和较低的特征数量，适用于线性链 CRFs 和关系马尔可夫网络，实验证明其在命名实体识别
PDF12 years ago