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Nyström attention
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Nyström attention 在股票预测中媲美全注意力机制
研究人员开发了一种名为 Nyström attention 的新方法，该方法在横截面股票预测任务中可媲美全注意力机制的性能。这种新方法分解了股票间的多头注意力模块，该模块占模型参数和预测价值的很大一部分。研究发现，虽然学习到的注意力几乎是均匀的，但强制精确均匀会消除预测能力，这表明低秩近似是关键。Nyström attention 使用有限数量的地标，以降低的计算成本实现了与全注意力机制的认证等价性。
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新的深度学习网络增强稀疏视图CT重建
研究人员开发了两种新的深度学习网络用于稀疏视图计算机断层扫描（CT）重建，旨在提高图像质量并降低辐射剂量。CG-GLORE采用受二阶优化启发的全局-局部正则化网络（GLORE），该网络结合了Nyström注意力机制，以捕捉局部解剖细节和非局部依赖性。第二种方法4D-SG采用共享结构4D谱高斯表示法和高斯谱密度曲线网络（GSC-Net），以分离空间结构与谱衰减变化。这两种方法在各种数据集上的定量指标和视觉保真度方面均显示出比现有方法有显…