unsupervised learning methods | BriefGPT

关键词unsupervised learning methods

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RESTAD：基于重构和相似性的时间序列异常检测的 Transformer
Restad 是一种改进的 Transformer 模型，通过在其架构中引入径向基函数（RBF）神经元层，将 RBF 相似性得分与再构造错误相结合，从而增强对异常的敏感性。实证评估表明，Restad 在多个基准数据集上优于其他已建立的基线模
PDF2 months ago
基于堆叠自编码器和聚类的遥感地质绘图框架
此研究提出了一种利用堆叠自动编码器进行降维和 K 均值聚类来处理遥感数据的无监督机器学习框架，通过使用 Mutawintji 地区的 Landsat-8、ASTER 和 Sentinel-2 数据集进行地质制图的评估，结果显示该框架能够产生
PDF3 months ago
一个用于电力分配网络中的网络攻击检测的无监督对抗自动编码器
本研究提出了一种无监督对抗自编码器（AAE）模型，用于检测不平衡电力分配网格中的虚假数据注入攻击（FDIAs），并在 IEEE 13 巴士和 123 巴士系统上展示了其在检测网络攻击方面的卓越性能。
PDF3 months ago
蒙特卡洛树搜索和监督学习相结合的综合框架用于列车时刻表问题
这篇文章提出了一种综合的蒙特卡洛树搜索（MCTS）计算框架，通过结合启发式方法、无监督学习方法和监督学习方法来解决离散动作空间中的单轨铁路列车时刻表问题（TTP）。
PDF8 months ago
无监督的绿色物体跟踪器 (GOT) 无需离线预训练
提出了一种新的单目标追踪方法 —— 绿色物体追踪器 (GOT)，它能在不进行离线预训练的情况下实现轻量级高性能追踪，并具有算法透明度。与需要离线预训练的最先进的无监督追踪器相比，GOT 具有较低的计算成本和较小的模型尺寸，在保持竞争追踪准确
PDF10 months ago
构建越南法律案例的知识图谱与异质图
该研究提出了一种用于法律案例文件和相关法律的知识图构建方法，旨在高效组织法律信息并增强各种下游任务。通过数据爬取、信息提取和知识图部署三个主要步骤，利用自然语言处理技术从非结构化文本中提取法院、案例、领域和法律等实体及其关系，建立异构图，为
PDF10 months ago