sequential prediction | BriefGPT

关键词sequential prediction

搜索结果 - 9

RayMVSNet++：基于光线的一维隐式场用于精准多视角立体重建
基于学习的多视角立体摄影 (MVS) 主要集中在 3D 卷积在成本体积上，本文中，我们选择直接优化每个相机光线上的深度值，通过模拟激光扫描仪的测距，从而减轻计算和内存消耗。我们提出了 RayMVSNet，在每个相机光线上学习 1D 隐式场的
PDFa year ago
通过弃权实现序列预测中的对抗韧性
本研究提出一种介于纯随机和完全对抗的序列预测模型，可在不损失成本的情况下避免对注入干扰项的干净标签对抗（或超出分布）示例进行预测；同时使用 VC 维度来量化不确定性，且不需要访问条件分布。
PDFa year ago
序列跨文档指代消解
本文提出一种将有效的顺序预测范例用于跨文档指代消解的新模型，通过增量式将提及点组合成集群表征，并预测提及点与已构建的集群之间的链接，近似高阶模型，既成为实体和事件指代消解领域中具有竞争力的解决方案，也提供了不同输入和表示类型在对指代消解过程
PDF3 years ago
深度聚合：序列预测的可微分模仿学习
使用 Imitation Learning 的 Policy Gradient Extension 能够充分利用优秀的预测模型，在深度神经网络处理的机器人控制及序列预测任务上比弱化的 Reinforcement Learning 更高效、损
PDF7 years ago
具有循环对数双线性模型的多行为序列预测
本研究提出了一种递归对数双线性模型，能够处理具有多种行为类型的历史序列，利用行为特定的转移矩阵，应用递归结构来建模长期上下文，使用位置特定的转移矩阵来建模短期上下文，并进一步扩展为具有时间特定转移矩阵的模型。在三个数据集上验证了所提出模型的
PDF8 years ago
聚合专业专家预测电力消耗
研究了基于专家的任意序列的顺序预测，在固定分享规则和与其他学习规则的相关性方面提出了两个理论结果，并将这些规则应用于电力消费的顺序短期预测。通过在斯洛伐克和法国的数据集上进行实证研究，实验结果表明引入的聚合规则在减小方差误差和改进鲁棒性方面
PDF12 years ago
高效追踪大类专家
本文提出了一种利用基本算法 A 设计跟踪算法的方法，对于二进制序列预测在对数损失下，时间复杂度仅为 O（n^（1+γ）ln n），达到了最优的 O（ln n）的遗憾率。
PDF13 years ago
将模仿学习和结构化预测转化为无遗憾在线学习
本文提出了一种新的迭代算法，该算法在在线学习环境中训练一个稳定的确定性策略，结合特定的降维假设，找到了具有良好性能的策略，克服了之前方法的一些不足，实验表明该方法在两个挑战性的仿真学习问题和基准序列标记问题上表现优异。
PDF14 years ago
在线学习与序列复杂度
研究序列预测的问题，提供工具来研究相关游戏的极小极大值。开发了一套序列复杂性理论，能够准确地为序列预测问题提供学习保证。
PDF14 years ago