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sequential processing
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ICML
朝可扩展和多用途的权重空间学习迈进
SANE 是一种权重空间学习方法，通过对神经网络的子集进行顺序处理，将较大的神经网络嵌入到学习表示空间中，并从层次嵌入中揭示全局模型信息，可生成新的神经网络模型，并在权重表示学习基准测试中达到或超过现有最先进方法的性能。
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22 days ago
关于循环模型在长序列中的复兴：变形器时代的调研和研究机会
深度学习中基于 Transformer 和循环神经网络的顺序处理对于处理长序列数据和无限长度序列数据具有重要意义。
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5 months ago
E-RAFT: 来自事件相机的稠密光流
本文提出了一种针对事件相机的全新稠密光流计算方法，通过引入特征相关性与顺序处理的设计思路，相比于现有方案在数据集 MVSEC 上将终点误差降低了 23％，并提出一种新的数据集，更能反映现实场景中物体的运动情况，最终结果的终点误差比之前的方案
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3 years ago
反馈连接内部选择性注意力深度网络
本文的研究成果是基于序列处理的深度注意力选择网络（dasNet），这种 CNN 结构可以利用反馈机制实现动态更改数字滤波器的灵敏度，从而获得更好的分类性能
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10 years ago
信念网络中的概率推理全局条件
本文介绍了一种基于全局条件概率的新型信任网络概率推理方法，可以用于串行和并行处理，并且可以与其他方法相结合，提高处理效率。
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11 years ago
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