混杂流中揪出关键信号
同时用注意力机制处理脉冲簇内信息，并用最小编辑距离定量评价时间信用分配，在多种时序任务上达到最优。
Lang, Qin · Ziming, Wang · Yan, Rui · 唐华锦
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2023
通过注意力机制定义损失函数，处理脉冲簇内信息，弥补了现有算法只考虑单时间步的不足。
使用最小编辑距离（MED）评估脉冲序列与目标线索流之间的相似度，为TCA问题提供了定量评价方法。
在乐器识别（MedleyDB）、语音识别（TIDIGITS）和手势识别（DVS128-Gesture）上超越了其他AL学习算法。