Mit dem Segen eines driftbewussten dynamischen neuronalen Netzwerks geht der neue Rahmen der Zeitdomänen-Generalisierung weit über die Domänen-Generalisierungs- und Anpassungsmethode hinaus.

Wenn sich bei der Domänengeneralisierungsaufgabe (DG) die Verteilung der Domäne kontinuierlich mit der Umgebung ändert, ist es eine sehr wichtige, aber auch äußerst herausfordernde Frage, wie die Änderung und ihre Auswirkungen auf das Modell genau erfasst werden können. Zu diesem Zweck schlug das Team von Professor Zhao Liang von der Emory University ein Zeitdomänen-Generalisierungsframework DRAIN vor, das auf der Bayes'schen Theorie basiert und rekursive Netzwerke verwendet, um die Drift der Zeitdimensionsdomänenverteilung zu lernen, und dynamische neuronale Netzwerke mit der Technologie zur Graphenerzeugung kombiniert, um den Ausdruck zu maximieren Fähigkeit des Modells und eine Modellverallgemeinerung und Vorhersage in unbekannten Bereichen in der Zukunft zu erreichen. Diese Arbeit wurde in die mündliche Prüfung ICLR 2023 aufgenommen (Top 5 % der akzeptierten Arbeiten).

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