_Mogician的博客

SRGNN采用了Attention机制（GRU能够增强或削弱前一时刻的信息，但从整体上考虑并不是很好），而且最后的再次考虑了最后一个点击的重要性 SRGNN使用了数据增强(Data augmentation)的方法，一个Session可以切片成多个来训练 GRU4rec受序列顺序影响很大，SRGNN直接考虑这个item与所有邻接item之间的关系，邻接顺序并没有影响，并且相比于GRU只考虑了之前...

A Boost Strategy to the Generative Error Based Video Anomaly Detection Algorithms https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1911/1911.08402.pdf https://github.com/yiweilu3/CONV-VRNN-for-Anomaly-Detection A n...

隐马尔可夫模型 利用先验概率，贝叶斯分类器可以对给定的样本数据进行一次概率估计。而对于序列数据，如天气等时间序列、顾客的购买历史、自然语言的语句等，其变量之间显然具有相关性时，假设各变量始终独立同分布的朴素贝叶斯就不足以完成估计和预测了。对于一组顺序数据即序列，直觉上，我们会猜想，与历史的观测相⽐，当前的观测值会为预测未来值提供更多的信息，为此，我们拓展出了贝叶斯网以解决序列问题。 首先需要注意的...

翻译语句对 http://www.manythings.org/anki/ 英语–多国家，其中Chinese - English 21116条