AAAI21最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器! 在很多实际应用问题中,我们需要对长序列时间序列进行预测。为解决使用Transformer进行预测时存在的二次时间复杂度、高内存使用率等问题,本文介绍了一种基于变换器的LSTF模型informer。 文… 极市平台发表于极市CV资... 论文阅读笔记:Informer--效果远超Tran...
在与NeurIPS和EMNLP程序委员会主席沟通之后,我们创建了一个机制,可以使被拒稿的论文直接进入到AAAI-21审稿的第二阶段。但经过修改后的重投论文需要满足总分数高于4.9(NeurIPS)和2.8(EMNLP)。需要注意的是,如果一篇论文被EMNLP主会拒绝,但被Findings of EMNLP录用,作者必须决定是要发表在Findings of EMNLP还是修改重投...
AAAI(the Association for the Advance of Artificial Intelligent)是美国人工智能协会,其组织的年度会议(The National Conference on Artificial Intelligence)是专注于人工智能领域的顶级学术会议。AAAI-21将于2021年2月2日—9日以虚拟会议的形式在线举行。据官方公布,AAAI-21共收到9034篇投稿,其中接受1692篇,录取率仅...
会议名35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21) 中译名《第三十五届AAAI人工智能会议,卷2-2》 机构Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 会议日期2-9 February 2021 会议地点Online 出版年2021 馆藏号340636 ...
“第 35 届 AAAI 人工智能会议已于 2 月 2 日在线上召开。在刚刚举行的开幕式上,组委会宣布了「New Faculty Highlights」荣誉,其中,来自字节跳动 AI Lab 的许晶晶博士成为了中国研究机构中的唯一入选者。” + + + + 是AAAI N...
Hierarchical Graph Convolution Networks for Traffic Forecasting (AAAI-21) 交通流量预测问题 背景: 这些GCN方法忽略了交通系统的自然层次结构,它不仅包括基本的微观道路网络层,还包括以节点代表热点交通区域的宏观网络层,包括中心城区、cbd或其他重要街区等。区域的特征和信息或社区在传统的交通规划转换理论或宏观特征...
这里作者用到了一个新的激活函数,当然不是作者提出的。通常我们采用softmax来做最后的激活函数,或者作为注意力机制的归一化函数。但是softmax的归一化方式会为向量中的每一个元素都赋值,即他不会存在0的值,顶多是很小,比如10e-5等。而sparsemax是2016年提出的softmax的
Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting (AAAI-21) 交通流量预测问题 背景: 1)第一个限制是缺乏信息图结构信息。现有模型大多只利用给定的空间邻接矩阵对图进行建模,在对邻接矩阵建模时忽略了节点之间的时间相似性 2)目前的时空数据预测研究在捕捉局部相关性和全局相关性之间的...
最后NeurIPS没有中，但是均分不低的情况下，发现AAAI有一个NeurIPS的fast track，然后直接改了下投了。
近日,笔者在Arxiv读到了AAAI 2021的一篇名为《A Theoretical Analysis of the Repetition Problem in Text Generation》的论文,里边从理论上分析了Seq2Seq重复解码现象。从本质上来看,重复解码和解码不停止其实都是同理的,所以这篇新论文算是填补了前面那篇论文的空白。