关键词autoregressive decoders
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- ACL通过动态架构编码用自然语言纠正语义解析
提出了一种利用自然语言反馈进行语义解析更正的方法，通过将任务的语义和语法困难分离，只需一轮自然语言反馈即可将文本到 SQL 解析器的准确性提高 26％；同时表明 T5-base 模型能在无需训练的情况下，纠正 T5-large 模型的错误。
- 计算机视觉中自回归解码器的多任务研究
本研究着重探讨了多模式计算机视觉的自回归解码器，包括分类、字幕、视觉问答和光学字符识别等任务，通过广泛的系统性实验，我们研究了多任务和数据混合、训练和正则化超参数、调节类型和特异性、模态组合等因素的影响，并与良好调整的单任务基线进行了比较。 - 3D 点云的生成模型
本研究的目的是通过实验转换编码器、潜空间流模型和自回归解码器等方法来改进点云潜空间生成模型的性能，并对这些模型在不同物体类型上的生成和重构性能进行分析和比较。
- NIPSZ-Forcing: 训练随机循环网络
该论文提出一种基于随机循环模型的随机变量生成模型，通过反向递归神经网络实现变分推断优化，同时通过增加辅助成本来提高整体模型性能，并在多个数据集上进行实验表明该模型的效果优于以往算法。