common representation | BriefGPT

关键词common representation

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从多任务非独立同分布数据中的元学习操作达到最优
从异构源或任务的数据中提取共同特征是机器学习进展的一个重要概念。本文提出了从带有噪声的向量测量中恢复线性算子的通用设置，并引入了一种去偏差和特征白化的适应方法，其在噪声水平下，使样本复杂性与源数据大小的总和成比例地减小，从而获得与神经网络模
PDFa year ago
ICLR学习表示的 Few-Shot 学习，可证明
研究使用表征学习的 few-shot 学习，使用 $T$ 个源任务，通过学习表征来减少目标任务的样本复杂度，重点关注具有良好公共表征的情况，并提出使用表征学习的快速速率。
PDF4 years ago
CM-GANs: 跨模态生成对抗网络用于共同表示学习
本研究提出了跨模态生成对抗网络 (Cross-modal GANs) 来建模不同模态数据的联合分布并学习判别式公共表征以弥合异质性差距。实验证明，与其他 10 种方法相比，我们的方法在跨模态检索范式上表现出更好的性能。
PDF7 years ago
使用无监督辅助任务的强化学习
该论文介绍了一种深度强化学习代理，它不仅能够直接最大化累积奖励，在共同的表现下还能同时最大化许多其他伪奖励函数，该代理基于不受外部奖励影响的无监督学习得到共同的表现，并对外部奖励进行关注，可以快速适应实际任务，在 Atari 和三维 Lab
PDF8 years ago
ACL多语言多模态表征学习的桥式相关神经网络
提出了一种用于多视图学习的通用模型，通过一个中间视图的并行数据，实现了多个视图之间的共同表示，并在多语言文本分类和多模式检索任务中取得了最先进的结果。
PDF9 years ago
领域自适应的最优传输
该研究提出了一种规范化的非监督最优运输模型，通过找到公共表示来在源域和目标域之间执行两个领域的对齐，从而在标记和未标记的数据中同时利用了源和目标领域中的信息，该模型在可视化自适应方面表现优异。
PDF9 years ago