temporal correlations | BriefGPT

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CIER：一种基于因果推断的深度强化学习经验回放新方法
在深度强化学习（DRL）的训练过程中，面对训练量和模型复杂度的增加，如何提高数据利用和 DRL 训练的解释性仍然是一个具有挑战性的问题。本文通过关注时间序列中的时间维度内的时间相关性来解决这些挑战，并提出了一种将多变量时间序列分割为有意义子
PDF2 months ago
建模 3D 动力学的等变图神经算子
本论文介绍了 Equivariant Graph Neural Operator（EGNO）的新颖方法，该方法通过建立从时间到空间的映射，直接将动力学建模为轨迹而不仅仅是下一步预测，并且通过引入傅里叶空间中参数化的等变时态卷积来捕捉时态相关
PDF5 months ago
在线具有有限样本保证的线性动力系统变点检测
在线线性动力系统中的变点检测方法，解决了时间序列属性突变检测的问题，包括未知动力学、时间相关性和多个变点时的检测准确度和延迟的理论保证。
PDF7 months ago
基于条件化的时空标准化流的概率天气预报
本文介绍了用于随机时空建模的条件归一化流方法，并通过从 ERA5 数据集中进行的日温度和小时位势地图预测任务的实验证明了该方法在捕捉时空相关性和超出训练时间范围的外推能力方面的有效性。
PDF8 months ago
在动态多智能体环境中通过丢弃航点来改进轨迹预测
通过航点删除技术，本文引入了一种新的框架 Temporally Waypoint Dropping (TWD)，在原有轨迹预测方法的基础上，有效地通过 TWD 来学习轨迹之间的时序关联，从而显著提高轨迹预测准确性，并通过大量实验证明了 TW
PDF9 months ago
可微分的分辨率压缩与对齐，用于高效视频分类和检索
通过 Differentiable Resolution Compression and Alignment 机制，我们提出了一种高效的视频表示网络，以减小计算成本，同时保持一致的时间相关性，从而在近似重复视频检索和动态视频分类方面取得了最
PDF10 months ago
ASF-Net：通过时间对齐和在线自适应学习实现稳健的视频去雨
近期，基于学习的视频去雨方法取得了令人赞赏的结果，但依然需要解决两个关键挑战：利用相邻帧之间的时间相关性以及对未知真实场景的适应性。为了克服这些挑战，我们从范式设计到学习策略构建方面探索了视频去雨，并提出了一种新的计算范式，即对准 - 移位
PDF10 months ago
时空 MLP 图网络用于 3D 人体姿势估计
提出一种新的空时网络架构，通过加权雅可比特征传播规则实现了图卷积网络在 3D 人体姿势估计上的有效性。
PDF10 months ago
风险感知的循环强化学习在配对交易中的应用
介绍了一种名为 CREDIT 的风险感知代理策略，能够像专业人士一样学习利用长期交易机会进行对冲交易。CREDIT 是首个应用双向 GRU 和时态关注机制，以捕捉两种资产价格走势的长期模式来实现更高的利润的代理策略。实验表明，它在对冲交易中
PDFa year ago
印欧语系中的亚扩散语义演化
语义演化受到多种因素的影响，但我们发现，在五种印欧语族的语言中，语义演化普遍具有强烈的次扩散特征。使用一种自动化的历时分布语义嵌入管道，我们控制底层对称性，通过随机行走模型，发现词在意义空间中遵循随机轨迹，并呈现出 anomalous s
PDF2 years ago
StyleVideoGAN: 使用预训练 StyleGAN 的时间生成模型
本研究提出了一种新的视频合成方法，通过将空间域和时间域分离，利用预训练的 StyleGAN 网络的潜在空间进行训练，成功地生成了高质量的人像视频，并显著降低了所需训练数据和资源的数量。
PDF3 years ago
KDD心跳异常检测的自动特征提取
使用自动编码器从原始心跳音频中提取特征，探究在医疗保健中的异常检测应用。通过 1D 非因果卷积编码器和 WaveNet 解码器组成的自编码器进行特征学习，采用基于变分推理的修改目标及最大平均偏差（MMD）。此外，使用高斯链图模型对潜在分布进
PDF3 years ago
毫米波车联网中基于移动性和阻塞感知的通信
本文提出了一种自适应设计的方法来减少车联网在毫米波频段操作时遇到的性能退化问题，并通过时间相关性来优化吞吐量和功耗，该方法被称为 C-PBVI。
PDF4 years ago
在时间相关性下量化差分隐私
本文探讨在连续数据发布背景下 DP 机制在时间相关性下的潜在隐私泄漏。通过使用 Markov 模型对时间相关性进行建模，并分析了 DP 机制在对手知道时间相关性情况下的隐私泄漏。文章提出了一种有效算法来计算该隐私泄露，并提出了一种机制来将现
PDF8 years ago
KDD纵向 LASSO：联合学习特征和时间相关性进行结果预测
提出一种利用基于 LASSO 的线性模型自动且同时选择相关特征和时间点的方法以及考虑数据非 i.i.d 性质的计算结果，并展示该方法比现有技术具有更好的表现。
PDF8 years ago
视频（语言）建模：自然视频生成模型的基线
本文提出了一种用于无监督特征学习的视频数据的强基线模型，通过学习预测输入视频序列中缺少的帧或外推未来帧，该模型发现了对于表示复杂变形和运动模式有用的空间和时间相关性，并且是借鉴语言建模文献，通过将图像补丁的空间量化为一个大字典，适应了视觉领
PDF10 years ago
在时间相关性下利用差分隐私保护位置信息
该论文提出了一种系统性解决方案以保护位置隐私，通过引入 “delta-location set” 基于差分隐私的定义来考虑位置数据中的时间相关性，提出了一个新的敏感度计算概念 —— 精度壳，为位置扰动提出了一个平面各向同性机制，经实验验证
PDF10 years ago
在多测量向量问题中实现高效的高维推断
利用贝叶斯近似传递信息算法来解决在压缩感知中多测量向量（MMV）问题，提出了一种称为 AMP-MMV 的算法，该算法能够利用非零系数幅度的时序相关性，并提供信号向量及其基本支撑的软估计。通过近期发展的近似传递信息技术的扩展来扩展 AMP-M
PDF13 years ago