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基于系统感知的神经 ODE 过程用于少样本贝叶斯优化
基于系统先验信息,我们引入了一种少样本贝叶斯优化(BO)框架,该框架有效地实现了对初始条件和观测时机的优化,核心是基于多条轨迹的神经常微分方程过程(SANODEP),在此基础上提出了一种专为优化目的设计的多场景损失函数。
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a month ago
人类目标识别作为贝叶斯推理:行动、时间和目标可解性的影响研究
基于可用线索推断意图的目标识别是一种基本的认知过程,该研究使用贝叶斯框架来探索行动、时间和目标可解性在目标识别中的作用,并通过分析人类对 Sokoban 领域的目标识别问题的回应,发现行动被赋予最重要性,但时间和可解性在某些情况下也影响目标
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5 months ago
基于粒子群优化 BP 神经网络和多元高斯 - 隐马尔可夫模型的股票择时和选股的定量融合策略
该研究介绍了一种创新的金融分析技术,结合了机器学习、量化融合模型、股票市场、选股和择时策略。
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7 months ago
COLING
基于语言驱动的区域指针推进的可控图像字幕生成
本文提出了一种通过在语言结构中引入 NEXT-token 的方法来预测区域指针前进的时机的新方法,该方法可提高准确度并显著增加有效词汇量。
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4 years ago
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