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循环神经网络
分布 底层视觉与图像复原1自监督与表征学习1视觉语言模型1
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Spk2VidNet：一种用于从长脉冲相机流中高保真重建视频的分层循环架构
Spk2VidNet: A Hierarchical Recurrent Architecture for High-Fidelity Video Reconstruction from Long Spike-Camera Streams
针对脉冲相机低空间分辨率问题，提出分层循环网络从长脉冲流重建高分辨率图像序列，其分层扩大时序感受野、基于运动一致性的对齐模块和多尺度相似性融合模块可复用于其他时序超分或视频复原任务。
循环视频掩码自编码器
Recurrent Video Masked Autoencoders
用 Transformer 循环网络替代时空注意力做视频掩码自编码，在长时序上以线性计算代价稳定传播特征，可作为视频骨干预训练方案直接替换 VideoMAE/V-JEPA 的编码器。
主动感知推理：一种受皮层-丘脑启发的动态嵌套循环网络用于不完整数据下的多模态情感分析
Active Perceptual Inference: A Corticothalamic-Inspired Dynamic Nested Recurrent Network for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Data
提出一种受皮层-丘脑启发的动态嵌套循环网络，通过局部循环补全和全局循环置信度加权，实现从被动补全到主动感知推理的范式转变，可复用于视觉-语言任务中的缺失模态补全与动态融合。