HiPPO 是包括 S4、H3 等一系列 state space model (SSM) 相关模型的理论基石,提出了全新架构,旨在解决序列建模中的长距离依赖问题(long-term dependencies)。长距离依赖建模的核心问题在于如何用有限空间记录累计历史数据的信息,并随输入在线更新。当前主流模型大多有各种各样的问题,包括: 记忆范围有限,有 vanishing ...
长距离依赖是指序列中的元素如何受到序列中相隔较远的元素的影响,这在许多实际应用中(如时间序列分析、语音识别、自然语言处理等)是一个关键挑战。传统的序列模型,如循环神经网络(RNNs)、卷积神经网络(CNNs)和Transformers,虽然有专门设计来处理长距离依赖的变体,但在处理非常长的序列(例如10000步或更多)时仍然面临挑...
长距离依赖 (long distance dependency):指目标像素与和其相距较远的像素之间存在的关系,处理长距离依赖需要特别的网络结构设计,如注意力机制等; 粒度:指分析和处理图像时的分辨率和精度,换句话说语义层次越深,粒度越细,如判断猫狗是粗粒度,判断猫的品种就是细粒度了。
本文将从这些领域的角度来探讨长距离依赖特征的相关知识。 我们来看通信领域中的长距离依赖特征。在无线通信中,信号的传输距离是一个重要的考虑因素。随着距离的增加,信号会逐渐衰减,并且可能受到干扰。因此,为了保证通信质量,需要采取一些措施,如增加发射功率、使用天线增益、优化信号调制等。此外,在光纤通信中,信号的...
长距离依赖特征在自然语言处理中非常重要,因为它们可以提供许多有用的信息。例如,在语音识别中,已知一个词的前后文可以帮助确定其发音;在机器翻译中,理解长距离依赖关系可以帮助正确识别翻译的词语。 长距离依赖特征也是计算语言学中的一个重要问题。由于长距离依赖的复杂性,计算机往往需要进行复杂的计算才能理解这些关系...
🕰️ 1997年,LSTM(Long Short-Term Memory)被提出,它是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network),能够有效解决长距离依赖问题。LSTM的结构比标准的RNN复杂,后者只包含一个tanh层。🚪 LSTM的核心在于其三个门:遗忘门(Forget Gate)、输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)。每个门都执行不同的操作,具体流...
1. MSA提高了网络的精度,但是这种改善主要归因于训练数据的特异性(data specificity),而不是长距离依赖性。 2. MSA与卷积Conv呈现两种不同的操作形式,MSA是低通滤波器,而Conv是高通滤波器。二者是共为互补的。 3. MSA在模型特征融合阶段扮演了非常重要的角色,基于此,作者提出了一种新网络AlterNet,将每个stage末尾...
长距离依赖：指在图像中，两个像素之间的关系不仅仅是它们之间的空间距离，还包括它们之间的语义关系。
从人工智能、自动驾驶到安全监控等众多领域,长距离依赖关系的行为识别都显得尤为重要。本研究以深度学习和模式识别等前沿技术为基础,重点探讨了基于长距离依赖关系的行为识别方法,为各领域行为识别和智能决策提供了有力支持。 二、长距离依赖关系及其重要性 长距离依赖关系在自然语言处理、时间序列分析等领域中具有重要...
为了解决这一问题,本文提出了一种基于长距离依赖关系的行为识别方法。该方法主要包括以下几个步骤: 1.数据预处理:对原始数据进行清洗和预处理,包括去除噪声、归一化等操作,以便后续的模型训练。 2.特征提取:利用深度学习等技术提取出与行为相关的特征信息,如目标的运动轨迹、速度等。 3.建立模型:构建一个能够捕捉长...