stochastic modeling | BriefGPT

关键词stochastic modeling

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GNN-Ensemble: 面向随机决策图神经网络的研究
本文提出了一种基于随机建模的新方法，称为 GNN-Ensemble，用于构建多个随机决策图神经网络的集成，从而提高图神经网络的性能，泛化能力和对抗性鲁棒性。该方法在不同的子结构和子特征空间中构建 GNN，在决策时进行组合，从而提高了它们的分
PDFa year ago
ICCVFIERY: 从围绕式单目摄像机的鸟瞰视角中预测未来实例
FIERY 是一种用于自动驾驶的概率性未来预测模型，通过评估鸟瞰视图预测周围 RGB 单目摄像机输入的模态未来轨迹来模拟未来的随机性，并结合了传统自动驾驶系统的感知、传感器融合和预测部分，能够在不依赖高清地图的基础上实现未来实例分割和动态代
PDF3 years ago
基于点过程的多个泥石流滑坡的 INLA 建模：对 2009 年墨西拿灾难的应用
本研究基于空间点过程概率模型对意大利西西里岛触发的约 5000 起山体滑坡事件进行了定量研究，通过贝叶斯估计法计算后验概率预测滑坡概率分布，较传统的地质学简化模型具有更高的精度，充分涵盖了多重分区分层和地貌学因素对滑坡发生的影响。
PDF7 years ago
从确定性到生成性：用多模态随机循环神经网络实现视频字幕生成
本文提出了一种基于多模态随机递归神经网络（MS-RNN）的生成式视频字幕方法，利用基于拉丁超立方采样（LHS）的随机采样方法解决给定视频的不确定性问题，支持不同的句子生成，实验结果显示该方法优于现有技术，并提高了视频字幕的性能。
PDF7 years ago
引用之前请先阅读！
本研究报道了一种估计文献引用者中实际阅读过原始文献比例的方法，其基于随机模型并解释引文中错别字分布遵循 Zipf 定律，我们的估计结果仅约为 20％。
PDF22 years ago
ACL使用对数线性度量和 EM 训练的基于约束语法的词法随机建模
本文提出了一种基于对数线性模型和 EM 计算方法的约束性语法随机建模新方法，应用于德语 LFG 语法，取得了较高的准确度和性能提升。同时，还提出了一种新的基于类别的语法词汇化方法，极大提高了语法模型的准确性和效率。
PDF24 years ago