科学家将状态空间模型引入语音分离,能自动从视频中分离人物对白

总的来说，现有的CNN、循环神经网络（RNN，RecurrentNeuralNetwork）和Transformer方法在计算效率和捕获时间依赖性方面各有优缺点。基于此，清华大学团队提出了一种新的语音分离模型架构SPMamba，将Mamba巧妙地整合进语音处理中，借此将状态空间模型（SSMs，StateSpaceModels）成功引入语音分离领域。（来源：ar...

自回归模型的优缺点及改进方向

在模型选择和结构优化上,贝叶斯模型平均和马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)等技术能够探索模型空间,识别并综合多个模型的优点,从而在不确定性中寻找最优解,提升了模型的鲁棒性和预测的可靠性。粒子滤波技术则是处理非线性、非高斯系统的一种强大工具,它通过大量随机样本(即粒子)来近似状态分布,以递归方式实现状态的在线估计和...

GPT-4不是世界模型,LeCun双手赞同,ACL力证LLM永远无法模拟世界

如果前后两个状态中,结果并没有发生变化,LLM也会更容易预测。不出意料,static一栏的准确率基本都高于dynamic。对于「静态」转移,模型在预测状态差时表现更好。「动态转移」则相反,在完整状态预测中得分更高。作者猜测,这可能是由于预测状态差时需要减少潜在的格式错误,这会为任务输出带来额外的复杂性。还可以看...

数学建模竞赛常用模型——马尔科夫预测方法详解|等式|算法|羽毛球...

矩阵中的第一行(0.4,0.3,0.3)表示目前是A厂的顾客下季度有40%仍买A厂的药,转为买B厂和C厂的各有30%.同样,第二行、第三行分别表示目前是B厂和C厂的顾客下季度的流向。马尔科夫算法模型优缺点适用范围:适用于随机现象的数学模型(即在已知现情况的条件下,系统未来时刻的情况只与现在有关,而与过去的...

技术| 自动驾驶汽车的运动规划技术综述

这一类方法是为了解决时间的约束(在高维空间规划)。这一过程包含在特征空间或状态空间的随机采样,并寻找采样点在这个空间里面的连接[21]。缺点在于结果的次优性。在无人车当中使用最为广泛的是快速随机扩展树(RRT)[94]。RRT适用于在线的路径规划,通过在导航区域执行随机搜索,可以在半结构化空间实现快速搜索[94]。

2024年南京邮电大学硕士研究生考试大纲

观性的因素;实验法的优缺点应用:问卷设计;实验设计5.定性研究方法识记:文献法、访谈法和焦点小组的基本概念;文献研究的类型;定性研究特点领会:三种文献研究方法的特点;文献法的优缺点;访谈法的特点与类型;访问员的挑选与培训;访谈的技巧;实地研究的优点与缺点;观察法的特点与优缺点;参与观察;非参与观察;观察...

数学建模必备|一文搞懂什么是禁忌搜索算法(TS)|数学|特征值|禁忌|...

(5)判断候选解对应的各对象的禁忌情况,选择候选解集中非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前解,同时用与之对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象(6)转到(2)五、算法的优缺点优点:(1)搜索过程中可以接受劣解,因此具有较强的“爬山”能力,搜索时能够跳出局部最优解,转向解空间的其他区域,从而增加获得更好...