sequential information | BriefGPT

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稀疏图表达工序指导文件
我们提出了两种方法，将文档对表示为包含顺序信息的有向稀疏 JCIG 图，其中我们使用 Siamese 编码器和 GCN 构建的稀疏有向图模型在不包含顺序信息的数据集上达到与基线模型相当的结果，在包含顺序信息的教学文档数据集上优于基线模型十个
PDF5 months ago
多技术顺序信息一致性在变化环境中的动态视觉地点识别
多顺序信息一致性 (多音乐) 是一个利用顺序信息在在线每帧基础上选择最具连贯性技术的 VPR 系统，通过分析各技术的前几个匹配候选的帧间连续性，然后直接进行比较选择当前查询图像的最佳技术，该系统在不同基准数据集上提高了整体 VPR 性能，避
PDF6 months ago
SIGIR精确、可解释和互动的推荐三重结构信息建模
TriSIM4Rec 是一种处理动态交互图上推荐问题的模型，它采用三重结构信息（用户 - 项目共现、用户交互的时序信息、项目间转移概率）并成功进行了融合，从而实现了推荐的高准确率、可解释性和交互性.
PDFa year ago
SIGIR基于 BERT 模型的会话感知序列推荐中的会话信息利用
本研究提出三种利用用户交互记录中的会话信息来改进推荐系统性能的方法，并应用于基于 BERT 的顺序推荐模型，既可以在保证模型整体简洁性的同时，提升推荐结果。
PDF2 years ago
COLING使用自审机制将序列信息注入条件掩码翻译模型
提出了一种自我审核机制来为条件掩蔽翻译模型注入顺序信息，以改进其翻译精度，而且通过知识蒸馏，该模型甚至可以超过传统的从左到右的 Transformer 模型，同时加速解码。
PDF4 years ago
基于元更新器的高性能长期跟踪
本文提出了一种离线 Meta-Updater 来解决长期视觉跟踪问题，通过集成几何、区分和外观线索并用级联 LSTM 模块挖掘顺序信息， Meta-Updater 可以有效地学习跟踪器的更新，以指导跟踪，同时介绍了一个包含在线本地跟踪器，在
PDF4 years ago
带辅助信息的深度知识追踪
本文探讨了在知识追踪中，除了串行信息之外，题目固有的侧面关系也是有助于提高其准确性，并提出了一种新的框架 DTKS，实验证明该框架在真实教育数据方面很有效。
PDF5 years ago
ICCV用于自监督深度视觉里程计的顺序对抗学习
本文基于帧间关联思想，应用自监督深度估计框架，引入生成对抗网络技术，构建了一个视觉里程计系统，实现了更加精准的深度估计以及超越同类方法的姿态估计。
PDF5 years ago
V2CNet：视频翻译机器人操作指令的深度学习框架
该研究提出了一种新的深度学习框架 V2CNet，用于自动将演示视频翻译成可直接用于机器人应用的命令。这个网络具有两个分支，分别用于编码视觉特征、序列化生成命令和学习精细行动。研究结果表明，V2CNet 在大规模数据集上的性能优于最新的其他方
PDF5 years ago
基于长短时记忆和卷积神经网络的跨句子 n 元关系抽取
本文提出一种结合了 LSTM 和 CNN 模型的组合模型 (LSTM-CNN)，利用词嵌入和位置嵌入来实现跨句子 n 元关系抽取。该模型利用了 LSTMs 和 CNNs 的特性，同时利用长距离的顺序信息和捕获大部分信息特征，是跨句子 n 元
PDF6 years ago
流式图神经网络
本文提出一种新的动态图神经网络模型 DGNN，能够利用图的动态信息，通过捕捉边之间的顺序信息、边之间的时间间隔和信息传播一致性，不断更新节点信息，以适应不断发展变化的图，实验结果证明了该框架的有效性。
PDF6 years ago