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temporal regularization
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tPARAFAC2：追踪（不完整）时序数据中的演变模式
为了捕捉底层演化模式，引入了具有时间平滑正则化的 tPARAFAC2，使用交替优化和交替方向乘法器方法实现模型拟合。在处理丢失的数据方面，对比了不同方法，结果表明时间平滑正则化的有效性。
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5 days ago
基于语音驱动的用户生成内容配音：风格感知半参数合成
本文研究了一种音频驱动的配音方法，适用于用户生成的内容制作。通过引入新的风格翻译网络、半参量化视频渲染器和时间正则化，该方法可以准确保留不同的说话风格，并且相较于现有方法具有更低的训练数据和训练时间需求，以及更快的测试速度。
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10 months ago
交通时间序列插值的拉普拉斯卷积表示
提出一种基于低秩性和拉普拉斯卷积的 Traffic 数据修复模型模型 (LCR)，在各种时间序列数据的实验中比现有基线模型更有效和更高效。
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2 years ago
NIPS
马尔可夫决策过程中的时间规则化
本篇论文介绍了一种基于时间规则化的强化学习方法，利用马尔可夫链概念正式描述技术引入的偏差。在简单的离散和连续 MDP 中说明时间规则化的各种特性，并表明该技术即使在高维 Atari 游戏中也提供了改进。
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6 years ago
CVPR
学习时空正则化相关滤波器用于视觉跟踪
本文介绍了一种空间 - 时间规范化相关滤波器（STRCF），通过将时间正则化引入到只有一个样例的 SRDCF 中，提出了 STRCF 公式，该公式不仅可以作为具有多个训练样例的 SRDCF 的合理近似，而且在具有大量出现变化的情况下，可以提
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6 years ago
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