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Mixture Density Network
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AeroCast框架预测空中障碍物轨迹，误差减少50%
研究人员开发了AeroCast，一个用于自主飞行器的新型概率轨迹预测框架。该系统利用Transformer编码器结合混合密度网络（Mixture Density Network）来预测鸟类或无人机等非合作空中障碍物的未来三维运动。AeroCast旨在通过提供概率预测来提高安全性，这与仅提供点预测的确定性方法不同。该框架在五秒预测范围内，其预测误差相较于现有基线平均减少了约50%，并在负对数似然（negative log-likelih…
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新的GAT-MDN模型通过不确定性建模改进薪资预测
研究人员开发了一个名为GAT-MDN的新框架，通过考虑薪酬数据的固有不确定性和多模态性质，实现更准确的薪资预测。该方法利用图注意力网络（GATs）从地点和职业等工作属性中学习表示，并整合了层级和语义关系。然后，该模型采用混合密度网络（MDN）输出完整的条件薪资分布，在对大型荷兰招聘数据集的实验中优于传统方法。