[B! convolutional][LSTM] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

convolutionalとLSTMに関するarxiv_readerのブックマーク (93)

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arxiv_reader 2024/08/21
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human

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LSTM

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arxiv_reader 2024/07/23
LSTM

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recurrent

arXiv

transformer

learning

computer vision

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convolutional

BERT
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arxiv_reader 2024/07/15
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arXiv

augmentation

convolutional

recurrent

simulation

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LSTM

benchmark
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arxiv_reader 2024/07/08
arXiv reaDer

transformer

LSTM

learning

BERT

domain

recurrent

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computer vision
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arxiv_reader 2024/05/24
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learning

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arxiv_reader 2024/05/14
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arxiv_reader 2024/04/26
convolutional

arXiv

attention

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transformer

benchmark

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RNN

LSTM
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arxiv_reader 2024/04/01
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arXiv

convolutional

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arxiv_reader 2024/02/19
representation

domain

LSTM

video

arXiv reaDer

RNN

arXiv

convolutional

dataset
リンク
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arxiv_reader 2024/02/07
landmark

spatio-temporal

arXiv reaDer

convolutional

classification

detection

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computer vision

LSTM

pose estimation
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GPM 向け統合複数衛星取得の全球降水量ナウキャスト: U-Net 畳み込み LSTM アーキテクチャ
arxiv_reader 2024/02/06
この論文では、4 時間のリードタイムで 30 分ごとにほぼ世界的な降水量をナウキャストするためのディープラーニングアーキテクチャを紹介します。このアーキテクチャは、U-Net と畳み込み長短期記

learning

classification

LSTM

arXiv

convolutional

U-Net

loss function

arXiv reaDer
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arxiv_reader 2024/01/23
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arXiv

arXiv reaDer

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arxiv_reader 2024/01/12
arXiv

LSTM

transformer

convolutional

augmentation

domain

seq2seq

arXiv reaDer

action recognition

attention
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arxiv_reader 2023/12/13
arXiv reaDer

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arXiv

transformer

dataset

convolutional

LSTM
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arxiv_reader 2023/11/27
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arXiv

segmentation

domain

arXiv reaDer

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3D

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arxiv_reader 2023/10/17
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arXiv

detection

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arxiv_reader 2023/10/04
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arXiv reaDer

unsupervised

arXiv

spatio-temporal
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arxiv_reader 2023/09/22
arXiv

pre-training

video

convolutional

LSTM

classification

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SwinLSTM:Swin Transformer と LSTM を使用した時空間予測精度の向上
arxiv_reader 2023/08/22
CNN と RNN を統合して時空間依存関係をキャプチャすることは、時空間予測タスクの一般的な戦略です。ただし、局所的な空間情報を学習する CNN の特性により、時空間依存関係を捕捉する効率が低下し

arXiv

recurrent

RNN

arXiv reaDer

convolutional

learning

transformer

LSTM

dataset

CNN
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時間グラフニューラルネットワークを使用した、インタラクションを意識したパーソナライズされた車両軌道予測
arxiv_reader 2023/08/16
車両軌道の正確な予測は、先進運転支援システムや自動運転車にとって不可欠です。既存の手法は主に、大規模なデータセットから得られる一般的な軌道予測に依存しており、個々のドライバーのパーソナライズされた運

convolutional

GCN

pre-training

spatio-temporal

GNN

LSTM

arXiv

arXiv reaDer

trajectory

transfer learning
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