TMLR

STLDM: Spatio-Temporal Latent Diffusion Model for Precipitation Nowcasting

STLDM：用于降水现在预测的时空潜在扩散模型

Shi Quan Foo, Chi-Ho Wong, Zhihan Gao, Dit-Yan Yeung, Ka-Hing Wong, Wai-Kin Wong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Observatory（香港天文台） 纠错

AI总结 STLDM通过结合变分自编码器和条件网络，提出了一种基于扩散的模型，用于提升降水现在预测的精度和效率。

Comments Accepted by TMLR. Camera-ready submission

Explicit Group Sparse Projection with Applications to Deep Learning and NMF

显式组稀疏投影及其在深度学习和NMF中的应用

Riyasat Ohib, Nicolas Gillis, Niccolò Dalmasso, Sameena Shah, Vamsi K. Potluru, Sergey Plis

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Mons（蒙斯大学） ； J.P. Morgan AI Research（摩根大通AI研究） ； TReNDS Center（TReNDS中心） 纠错

AI总结 本文提出了一种显式组稀疏投影方法，用于在深度学习和NMF中实现高稀疏度模型，提高了图像数据集上的学习性能和模型准确性。

Comments 20 pages, 10 figures; major revisions; affiliation corrected, grant added

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2022