今天给大家分享3篇来自NeurIPS 2022的杰出论文。第一篇论文提出了目前为止公开发布的最大规模的图文数据集LAION-5B;第二篇论文基于游戏“我的世界(Minecraft)”进行通用具身代理开发研究,并提供了游戏模拟器API、游戏知识库、训练框架和模型;第三篇论文针对具身智能任务训练场景设计的问题,提出了可以自动构造任意多接近真实
论文标题:Generating multivariate time series with Common Source CoordInated GAN (COSCI-GAN) 论文链接:openreview.net/pdf? 研究方向:多元时间序列预测 关键词:合成数据,多元时间序列,生成对抗网络,生成建模,数据增强 一句话总结全文:通过关注通道间/特征关系...
这个问题在这篇论文中被称为"过度平稳化"。 02 Non-stationary Transformers的改进做法 为了兼顾序列可预测性(平稳)和模型能力(非平稳),作者提出Non- stationary Transformer框架,包含两个核心模块:(a)序列平稳化和(b)去平稳化注意力。是的没错,先进行Normalization平稳化,然后去平稳化恢复统计特性,使其转换为更...
2. 引言 NeurIPS 2022前段时间颁布了outstanding paper的入围名单,以往NeurIPS往往偏好理论分析的论文,而对一些看起来很有趣效果很惊艳的工作貌似不怎么感冒。而意料之外,但又在情理之中地,Imagen入围了这次outstanding paper的名单。其实我个人认为是Imagen其实重塑了大家对于diffusion model的认知,开辟了DALL-E 2以外的Te...
论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.10660 代码链接：https://github.com/fanyun-sun/IMMA 一．研究背景 对多智能体系统 (multi-agent systems) 的建模在很多领域和应用中起到重要作用，包括但不限于自动驾驶，移动机器人导航，以及人机协作。由于个体的行为会受到不同类型社会性交互 (social interactions) 的...
在获奖名单上，NeurIPS 2022共有13篇论文获得杰出论文奖，数量是去年（6篇）的两倍。杰出数据集和基准论文奖有2篇获奖，时间检验奖有1篇获奖，数量与去年持平。NeurIPS 2022获奖的16篇论文中，主要由华人团队提供的获奖论文共4篇，其中杰出论文奖3篇、杰出数据集和基准论文奖1篇。下面Ruicy具体介绍下这4篇主要由...
但是,经过平稳化处理后,序列会丧失很多固有的特征,如子图b中,虽然左侧attention权重更明显,但右侧很多特征直接就被丢掉,对于真实世界中的突发事件预测可能不够有指导性。这个问题在这篇论文中被称为"过度平稳化"。 Non-stationary Transformers的改进做法
论文阅读:MSANet(2022-NeurIPS) 题目:Multi-Scale Adaptive Network for Single Image Denoising(NeurIPS-2022) paper:https://arxiv.org/pdf/2203.04313 code:https://github.com/XLearning-SCU/2022-NeurIPS-MSANet 动机:多尺度架构在性能提升方面发挥重要作用。然而现有的方法设计网络架构时,一般都是直接将不同...
值得一提的是,获得杰出数据集和基准论文奖的《MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge》,由美籍华裔院士、斯坦福大学教授李飞飞的两位弟子范麟熙(Linxi Fan,一作)和朱玉可(Yuke Zhu,联合advisor)等人...