这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了论文笔记：Adjusting for Autocorrelated Errors in Neural Networks for Time Series。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
2021 NIPS
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-619296.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-619296.html
到了这里，关于论文笔记：Adjusting for Autocorrelated Errors in Neural Networks for Time Series的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
![[论文笔记]Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/650251-1.png)
这是论文Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation的笔记。 传统的非自回归文本生成速度较慢，因为需要给定之前的token来预测下一个token。但自回归模型虽然效率高，但性能没那么好。 这篇论文提出了Glancing Transformer，可以只需要一次解码，并行地文本生成。并
整体结构图： Style Pooling风格池部分： Style Integration风格集成部分 1.提出了一个基于风格的重新校准模块(SRM),他通过利用中间特征映射的风格来自适应地重新校准。 2.SRM首先通过样式池从特征图的每个通道中提取样式信息，然后通过独立于通道的样式集成估计每个通道的重校
为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。 为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主
原文链接：https://arxiv.org/abs/2303.10076 本文提出基于环视图像进行3D占用估计的简单框架，探索了网络设计、优化和评估。网络设计方面，虽然输出形式与单目深度估计和立体匹配不同，但网络结构与立体匹配网络相似（如下图所示），可以使用立体匹配的经验设计网络。优化
本文简要介绍 Scaling law 的主要结论 原文地址：Scaling Laws for Neural Language Models 个人认为不需要特别关注公式内各种符号的具体数值，而更应该关注不同因素之间的关系，比例等 Performance depends strongly on scale, weakly on model shape scale: 参数量 N N N , 数据量 D D D , 计算量 C C C shape: 模
题目 ：SimVODIS++: Neural Semantic Visual Odometry in Dynamic Environments 作者 ：Ue-Hwan Kim , Se-Ho Kim , and Jong-Hwan Kim , Fellow, IEEE 时间 ：2022 来源 ： IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS（RAL） 语义的缺乏和动态对象导致的性能下降阻碍了其在现实场景中的应用。 为了克服这些限制，我们在Simultanero
![[论文阅读笔记] TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning In Large Language Models](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/801421-1.png)
TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning In Large Language Models arXiv2023 复旦大学 Benchmark、Continual Learing、LLMs 已经对齐过的大模型 (Aligned LLMs )能力很强，但持续学习能力缺乏关注； 目前CL的benchmark对于顶尖的LLMs来说过于简单，并且在指令微调存在model的potential exposure。(这里的
科学知识主要存储在书籍和科学期刊中，通常以PDF的形式。然而PDF格式会导致语义信息的损失，特别是对于数学表达式。我们提出了Nougat，这是一种视觉transformer模型，它执行OCR任务，用于将科学文档处理成标记语言，并证明了我们的模型在新的科学文档数据集上的有效性。
题目 ：OrienterNet: visual localization in 2D public maps with neural matching 作者 ：Paul-Edouard Sarlin， Daniel DeTone 项目地址 ：github.com/facebookresearch/OrienterNet 来源 ：CVPR 时间 ：2023 人类可以使用简单的 2D 地图在 3D 环境中定位自己。不同的是，视觉定位算法主要依赖于复杂的 3D 点云，随着时
个人阅读笔记，如有错误欢迎指出! 会议：NDSS 2022 [2009.03561] Local and Central Differential Privacy for Robustness and Privacy in Federated Learning (arxiv.org) 问题： 尽管联邦学习能在一定程度上保护数据隐私，但也存在隐私和鲁棒性漏洞 主要贡献： 首次发现
