abstraction | BriefGPT - AI 论文速递

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分析原型对半监督分类学习的好处
通过使用原型为数据提供抽象表示，这篇研究论文探讨了原型在半监督学习中的应用，通过非监督方式形成数据的表示，以及无监督学习模型中的潜在嵌入和簇状表示的作用。
PDFa month ago
连续时间下神经网络控制系统的验证
通过为连续驱动的神经网络控制系统添加抽象层，我们开发了第一个连续驱动的神经网络控制系统验证方法，并通过应用于基于视觉的自主飞机滑行系统，并与固定频率分析基线进行比较，展示了该方法的有效性。
PDFa month ago
张量程序的多级超优化器
Mirage 是首个多级超优化程序，通过引入一种称为 μGraphs 的统一表示方法，在 GPU 计算层次结构的内核、线程块和线程级别上对张量程序进行优化，包括代数转换、调度转换和生成新的自定义内核的新颖优化技术。通过抽象的剪枝技术和概率等
PDF2 months ago
探索概念层次：大型语言模型在不同层面上获得知识的方式？
研究表明，大型语言模型中不同概念是在不同层次中学习的，难度更高的概念在深层次中才能被完全获取。通过对抽象级别进行粗略分类，从事实、情感和推理等方面对难度进行定义，并通过探针技术从模型的不同层次中提取表示，并将其应用于分类任务。研究发现，模型
PDF3 months ago
CVPR如何在基于草图的图像检索中处理草图抽象化？
我们提出了一种新颖的抽象感知的基于草图的图像检索框架，能够处理不同级别的草图抽象。通过学习抽象感知特征和粒度级别的抽象理解，我们的方法在标准的草图 - 图像检索任务以及早期检索、法医草图 - 照片匹配和风格不变检索等具有挑战性的场景中表现出
PDF4 months ago
从人工智能和认知科学的视角进行理论研究
探索了地基的概念，从认知科学和机器学习的角度，对地基的复杂性、在协作代理中的重要性以及两个领域中地基方法的相似性和差异进行了研究。研究了定制地基任务的神经符号方法的潜力，展示了它们如何更全面地处理地基。最后，讨论了地基进一步探索和发展的领域
PDF4 months ago
减少在线自我披露的隐私风险
通过鉴别和抽象，本文提出保护用户在线自披露隐私的方法，开发了一个包括 19 个自披露类别的分类方式，并建立了一个由 4.8K 注释披露跨度组成的大样本，通过微调语言模型，在 Token F1 上达到 75% 以上。进一步进行了用户研究，82
PDF8 months ago
关于学习带有注意力移动的空间序列
我们重新思考了空间序列的数学表示方法，提出了两种假设来解释抽象形成的方式，并将注意力移动视为人类认知的核心，将相关教训应用于更好的学习算法。
PDF8 months ago
预测者：从像素到时间抽象的树搜索规划
Forecaster 是一种深度分层强化学习方法，通过对抽象层次的状态转换动态建模和训练世界模型，在高维状态空间（如像素）等复杂环境中规划高层次目标，并通过树搜索规划程序选择最优高层次目标，从而捕捉建立具有较长时间跨度的世界模型和在下游任务
PDF9 months ago
从时间序列的注意力中提取可解释的局部和全局表示
本研究论文研究了在时间序列数据的背景下，基于局部抽象和全局表示的两种 Transformer 注意力解释性方法，提供了一个综合框架来讨论它们在一般解释选择上的具体实例化，详细概述了它们各自的计算实现和抽象变体，并通过广泛的实验展示了所提出方
PDF10 months ago
神经网络的语法与语义线性抽象及细化
抽象是一种关键的验证技术，可提高可伸缩性。然而，神经网络领域对抽象的使用迄今极其有限。本研究提供了一个更灵活的框架，可以通过其他神经元的线性组合替换神经元，从而改善减少。我们在句法和语义抽象上应用这种方法，并进行实证实现和评估。此外，我们引
PDFa year ago
室内场景的凸分解
描述了一种将复杂、混乱的室内场景解析为简化的基本结构的方法。这种方法使用学习回归过程将场景从 RGBD 输入解析为固定数量的凸多边形，并可以选择性地接受分割以改善分解。然后使用下降方法调整凸多边形以获得很好的拟合度，并贪婪地去除冗余的基本结
PDFa year ago
公司背景下设计思维与创意视角的定量动态
本研究使用构建的动态语义网络的新方法分析了设计思维研讨会上的设计讨论，并对该过程中公司代表和公司规模进行了研究，结果表明，与单一公司设计中心的研讨会相比，来自四家公司的研讨会中的设计管理人员更专注于更具体的设计问题，其设计思维具有更少的歧意
PDFa year ago
自然启发下的绘画风格创新
提出了两种使用仅经过自然图像训练的模型来创造绘画风格的方法，并使用具有艺术表现力的感性偏差来实现创造性表达，并使用重建误差来达到抽象化效果，这两种方法旨在使人们能够发明新的绘画风格。
PDFa year ago
存在对称性和状态抽象的策略梯度方法
本研究旨在通过抽象来提高强化学习在高维度和复杂问题上的效率和泛化能力，并在连续控制环境中研究抽象的概念，提出了一系列基于异构度量的策略梯度算法以及具有连续对称性的环境来证明该算法的效果，结果表明该算法利用 MDP 同态性进行表示学习可以提高
PDFa year ago
ICLR深度学习是否会进行抽象学习？一个系统性的探测框架
该研究通过一种系统探究框架，从迁移性的角度探索了深度学习模型在抽象能力方面的特性，针对多个控制实验，提供了证明两种预训练语言模型（T5 和 GPT2）拥有抽象能力的强有力证据，还进一步分析了整个训练阶段包括 “暂存 - 抽象” 的两个过程阶
PDFa year ago
多个干预分布上联合学习一致的因果抽象
本文提出了一个基于 Rischel（2020）提出的抽象形式化理论的因果抽象学习框架，并给出了一个可微分编程解决方案，以在人造数据和电动汽车电池制造领域中实现了关于多个分辨率级别的因果关系推理。
PDFa year ago
基于库的 Python 代码分析实现代码完成和自动机器学习
本文介绍了一种基于动态分配和极度抽象的库来生成代码抽象化的静态分析 Python 的框架 Serenity，并证明了其在代码补全和自动机器学习等应用中的有效性。
PDFa year ago
通过抽象解释保留论证性多智能体中的语义结构
本研究探讨了利用模型检查的方式研究抽象概念来简化 argumentation framework，这是解决动态 multi-agent 系统中的问题的一种方法。
PDF2 years ago
AAAI概率不够用：针对存在认识不确定性的随机动态模型的形式控制器综合
本文介绍一种使用区间 Markov 决策过程的抽象方式，在连续状态的模型中捕捉随机噪声和不确定参数的 aleatoric 和 epistemic 不确定性，进行控制器的综合。经实验验证，考虑 epistemic 不确定性可以提高控制器的鲁棒
PDF2 years ago