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SEINE: 短到长视频扩散模型用于生成过渡和预测
这篇论文介绍了一种名为 SEINE 的短到长视频扩散模型，着重于生成过渡和预测，旨在生成具有平滑和创造性场景过渡的高质量长视频。
PDF8 months ago
使用对比样本在强化学习中识别和利用可能的因果关系
本文提出了一种名为对比经验回放的训练方法，通过标记与前后奖励差异较大的状态转移，将其加入独立的回放缓冲区，并包括来自类似状态但不同行动的对比样本，该方法在 2D 导航任务上优于标准基于值的方法，对许多离线策略强化学习算法也具有广泛应用价值。
PDF2 years ago
大型非线性模型的线性性：何时和为什么切线核是恒定的
揭示了某些神经网络在宽度接近无穷大时，出现线性转换的显著现象，并通过 Hessian 矩阵的归一化来解释其原因。此外，还指出该现象并非宽神经网络的普遍特性。
PDF4 years ago
针对马尔可夫链和过程蒙特卡罗的 Peskun-Tierney 排序：超越可逆情况
本文研究了一种当前或重新引起物理学和统计学关注的非可逆蒙特卡洛马尔可夫链和过程，开发了一种与可逆情景类似的比较结果，揭示了早期文献的一些猜想，并加强了一些早期结果。
PDF5 years ago
基于时空卷积神经网络的大规模、快速准确的镜头边界检测
本研究介绍了一种基于卷积神经网络的 Shot boundary detection 技术，提出了一个新的数据集并进行了目前最大规模的评估，结果表明该技术在检测尖锐转换和渐进转换方面具有竞争力，在减轻复杂运算方面也优于现有技术。
PDF7 years ago
WWW线性可加马尔科夫过程
本文介绍了一种新型的线性加性马尔可夫过程 LAMP，并在理论上对其稳态和混合时间进行了分析，同时提出了一种基于交替极小化的算法来从数据中学习 LAMP 模型。实验结果表明，LAMP 模型不仅比一阶马尔可夫模型更有效，甚至在参数复杂度几乎不增
PDF7 years ago