temporal encoding | BriefGPT

关键词temporal encoding

搜索结果 - 7

LLM4TS：基于预训练 LLM 的两阶段微调用于时间序列预测
我们利用预训练的大型语言模型 (LLMs) 提升时间序列预测的能力，通过结合时间序列拼接和时间编码，增强了 LLMs 处理时间序列数据的能力，采用两阶段的精调过程，并采用多种参数高效精调技术 (PEFT)，LLM4TS 在长期预测方面取得了
PDFa year ago
基于时空感知图变换器的交易欺诈检测
本文提出了一种名为 STA-GT 的异构图神经网络，通过引入一种时间编码和转换器模块，来捕获时间依赖性、识别欺诈性交易和促进时空信息建模，具有改进的表现能力。在两个金融数据集上进行的实验证明了该方法在交易欺诈检测任务上的有效性。
PDFa year ago
RN-Net: 储水池节点启用的神经形态视觉感知网络
本文提出了一种基于简单卷积层的神经网络架构，结合低成本的动态时间编码水库节点，实现了异步时间特征的高效处理，并通过使用内部动态的自旋电阻器，在非常低的硬件成本下实现了异步时间特征编码。RN-Net 在 DVS128 手势数据集上取得了最高的
PDFa year ago
使用 GNN 和时间编码进行基于学习的动态环境运动规划
本文介绍了一种基于 GNN 的方法，利用时间编码和模仿学习与数据聚合来学习嵌入和边缘优先策略，以显着加速在线规划。
PDF2 years ago
ECCV视频帧插帧实时中间流估计
RIFE 是一种基于神经网络 IFNet 的实时中间流估计算法，可在视频处理、媒体播放器和显示设备中实现高质量流媒体帧内插值，并且不需要预训练的光流模型。该算法在多个公共基准测试中取得了最先进的性能，与现有的 SuperSlomo 和 DA
PDF4 years ago
CVPR从视频中学习三维人体动力学
通过观察人类运动的视觉序列，我们可以轻松猜测人在过去和未来的 3D 运动。我们提出了一个可以学习人类 3D 动力学表示的框架，通过简单而有效的图像特征时间编码。在测试过程中，学习到的时空表示能够预测具有平稳性的 3D 网格。我们的模型可以从
PDF6 years ago
ICCVAMTnet：端到端可训练深度架构的动作 - 微管回归
本论文提出了一种新的深度神经网络框架，称之为 3D-RPN 网络，能够在纯粹利用外观的情况下有效地编码动作的时间方面。这个模型是端到端可训练的，可以在单个步骤中联合优化动作定位和分类。在测试时，该网络预测了包含两个连续帧的微小管，而新算法则
PDF7 years ago