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binding problem
搜索结果 - 6
旋转特征中的绑定动态
本文探讨了机器学习中的物体集中表示问题及旋转特征的一种新的连接机制，利用余弦绑定机制来计算特征之间的对齐并相应地调整权重，从而实现与自我关注和生物神经过程的直接联系，揭示了旋转特征中产生物体集中表示的基本动力学。
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5 months ago
迈向可解释的目标中心学习的可控性
通过引入自增强图像策略的槽位注意力方法（SlotAug），本文探索了一种学习可解释的自控槽位的可能性，在计算机视觉领域中的物体中心学习（OCL）的研究中取得了显著的进展，并且通过引入辅助身份操作和槽位一致性损失，提出了可控槽位的可持续性概念
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9 months ago
旋转特征用于物体发现
本文提出了旋转特征作为高维度中的复数特征的一种推广，并使用新的评估程序提取分布式表示中的对象，以更好地解决机器学习中的连接问题。
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a year ago
SNN 和 ANN 的舞蹈：通过结合脉冲时序和重构注意力来解决绑定问题
该论文提出了一种脑启发式混合神经网络，通过将时间绑定理论引入到人工神经网络中，通过集成尖峰时间动态（通过尖峰神经网络）和重构注意力（通过人工神经网络），实现了多个对象之间的时间绑定和编码。
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2 years ago
使用元指称游戏学习组合学习行为
人类使用组成性从过去的经验推广到实际或虚构的新经验中。为了支持我们想象和参与新经验，我们将经验分解为基本原子组件，然后以新颖的方式重新组合这些原子组件以支持我们的能力。本文提出了一种名为符号行为基准（S2B）的贝奇马克来调查智能体展示组成学
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2 years ago
通过重构聚类进行绑定
针对机器学习中的 “绑定问题”，提出了一个概率框架的无监督算法，该算法使用去噪自编码器动态将多个对象的特征绑定在一起，成功地处理了多个目标输入数据。
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9 years ago
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