AIGC动态欢迎阅读

原标题：ICLR 2024 Oral | 应对随时间变化的分布偏移，西安大略大学等提出学习时序轨迹方法
关键字：样本,数据,轨迹,时间,方法
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者曾秋皓，加拿大西安大略大学计算机系博士研究生，本科毕业于哈尔滨工业大学，硕士毕业于新加坡国立大学。在王博予教授和凌晓峰院士的指导下，博士期间主要围绕随时间变化的分布的问题展开理论、方法和应用的研究。目前已在 ICLR/AAAI/IEEE TNNLS 发表多篇学术论文。
个人主页：https://hardworkingpearl.github.io/
在现实世界的机器学习应用中，随时间变化的分布偏移是常见的问题。这种情况被构建为时变域泛化（EDG），目标是通过学习跨领域的潜在演变模式，并利用这些模式，使模型能够在时间变化系统中对未见目标域进行良好的泛化。然而，由于 EDG 数据集中时间戳的数量有限，现有方法在捕获演变动态和避免对稀疏时间戳的过拟合方面遇到

原文链接：ICLR 2024 Oral | 应对随时间变化的分布偏移，西安大略大学等提出学习时序轨迹方法

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：almosthuman2014
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台