原始论文:NAOMI: Non-Autoregressive Multiresolution Sequence Imputation,参考链接:https://arxiv.org/pdf/1901.10946.pdf。

目录

    • Abstract
  • 一、Introduction
  • 二、Related Work
  • 三、Non-Autoregressive Multiresolution Sequence Imputation
    • 3.1 NAOMI Architecture and Imputation Strategy
      • 3.1.1 Forward-backward encoder
      • 3.1.2 Multiresolution decoder
      • 3.1.3 Efficient hidden states update
      • 3.1.4 Complexity

NAOMI: Non-Autoregressive MultiresolutionSequence Imputation(非自回归多分辨率序列填补)论文详解相关推荐

  1. CART分类决策树、回归树和模型树算法详解及Python实现

    机器学习经典算法详解及Python实现–CART分类决策树.回归树和模型树 摘要: Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法,既可以用 ...

  2. BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series(时间序列的双向递归填补)论文详解

    原始论文:BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series,参考链接:https://arxiv.org/pdf/1805.10572 ...

  3. GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets(基于生成对抗网络的缺失数据填补)论文详解

    目录 一.背景分析 1.1 缺失数据 1.2 填补算法 二.GAIN 2.1 GAIN网络架构 2.2 符号描述(Symbol Description) 2.3 生成器模型 2.4 判别器模型 2.5 ...

  4. 【机器学习】逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)详解

    引言 LR回归,虽然这个算法从名字上来看,是回归算法,但其实际上是一个分类算法,学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxE ...

  5. 【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解

    目录 1.分类与回归是干嘛的? 2.二者有什么区别 1.输出不同 2.目的不同 3.本质不同 4.结果不同 3.场景应用 1.分类应用 2.回归应用 学过机器学习的人都听过两个概念:分类与回归,特别的 ...

  6. sklearn 逻辑回归中的参数的详解'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga'

    penalty : str, 'l1' or 'l2', default: 'l2' 这个是l1 or l2正则化,一般选l2正则化对于逻辑回归分类算法 dual:选择默认的就好,针对的就是l2正则和 ...

  7. 逻辑回归(Logistic regression)详解-并用scikit-learn训练逻辑回归拟合Iris数据集

    这篇文章主要介绍逻辑回归背后的一些概率概念,给你一些直观感觉关于它的代价函数的由来.并且我也介绍了关于最大似然估计(maximum likelihood)的概念,用这个强大的工具来导出逻辑回归的cos ...

  8. 论文笔记:NAOMI: Non-Autoregressive MultiresolutionSequence Imputation

    2019 NIPS 0 abstract 缺失值插补是时空建模中的一个基本问题,从运动跟踪到物理系统的动力学.深度自回归模型受到错误传播的影响,这对于输入远程序列来说是灾难性的.在本文中,我们采用非自 ...

  9. 非自回归也能预训练:基于插入的硬约束生成模型预训练方法

    论文标题: POINTER: Constrained Text Generation via Insertion-based Generative Pre-training 论文作者: Yizhe Z ...

最新文章

  1. javascript函数值的重写
  2. python开发软件行么-python适合开发桌面软件吗?
  3. 使用Python批量处理行、列和单元格
  4. 入门 | 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习方法?
  5. 远程办公的一天:魔幻24小时
  6. wps姓名隐藏为星号_EXCEL里如何给姓名手机号身份证号等隐私信息设置星号隐藏起来?...
  7. Quarter square 查找表乘法器,手动建立rom
  8. C++中的继承(派生)的一些误区
  9. tf.train.slice_input_producer(转)
  10. 从零学React Native之05混合开发
  11. 翻译: 4.4. 模型选择Model Selection、欠拟合Underfitting和过拟合Overfitting pytorch
  12. Windows系统使用SSH连接远程服务器
  13. Gilbert Strang的线性代数课程笔记-第一课
  14. 拼多多砍价小程序源码/流量主系列微信小程序源码
  15. C/C++:构建你自己的插件框架(1)
  16. Windows打开dcm文件、dcm文件批量转其它图片文件格式
  17. HTML+CSS+JS做一个简易音乐播放器
  18. cs231n-LSTM_Captions
  19. JavaScript和jQuery的基础知识和使用
  20. 用程序员的语言:5000工科男抢200女同学做女朋友,怎么完美解决

热门文章

  1. qiankun 2.x 运行时沙箱 源码分析
  2. C语言:约瑟夫环(简单版)
  3. 哇塞!集齐7张卡片,真的可以召唤神龙耶!
  4. Pytorch环境配置与安装(Anaconda、Pycharm、Jupyter)
  5. 蓝牙协议(bluetooth spec)
  6. [解决方法] 连接深信服Easyconnect之后无法代理抓包
  7. 天蝎项目整机柜服务器技术规范v1.01,天蝎项目整机柜服务器技术规范v1.01.doc
  8. 网易 Duilib:功能全面的开源桌面 UI 开发框架
  9. 计算机二级java大纲,计算机二级Java考试内容大纲
  10. qq邮箱下载附件时文件名显示为乱码怎么办。