sequence representation learning | BriefGPT

关键词sequence representation learning

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通过强化学习中的内在动力特征学习任务相关的序列表示
通过建模状态转换的动力学方程、优化编码器以满足状态转换过程并区分状态空间和噪声空间，以及从序列元素频率域和多步预测的角度顺序地建模内在动力学方程关系，我们提出了一种内在动力学特征驱动的序列表示学习方法（DSR），并在视觉任务中展示了出色的表
PDFa month ago
结合多粒度结构和多尺度序列表示优化 PTM 位点预测
通过多粒度结构与多尺度序列表示的耦合，本研究提出了一种蛋白质翻译后修饰位点预测方法（PTM-CMGMS），该方法利用 AlphaFold 预测的结构学习邻域结构表示，并通过对比学习优化结构表示，同时通过多尺度序列表示学习提取上下文序列信息，
PDF6 months ago
HGV4Risk：基于层次全局视角引导的序列表示学习用于风险预测
本文提出了一种新的基于分层全局视图引导的序列表示学习框架，其中将全局图嵌入模块与和谐 $eta$-attention 模块相结合，旨在进行有效的风险预测，实现了与其他基线方法相比具有竞争力的预测性能。
PDF2 years ago
通过非局部循环神经记忆学习序列表示
本文提出了一种名为 NRNM 的非局部循环神经记忆网络，通过自注意机制实现非局部操作，以学习滑动时间记忆块内的全序交互，并以门控的循环方式模拟内存块之间的全局交互来解决序列表示学习中长期依赖建模难题，实验结果表明 NRNM 对于不同类型序列
PDF2 years ago
KDD推荐系统的通用序列表示学习
提出了一种名为 UniSRec 的序列表示学习方法，利用与物品相关的描述文本来学习跨不同场景或平台的可转移表示，其中包括轻量级物品编码体系结构和多域负数采样的对比预训练任务。通过预训练的模型将有效地转移到新的推荐领域或平台，在真实世界的数据
PDF2 years ago