compositional models | BriefGPT

关键词compositional models

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朝向可组合解释性的 XAI
人工智能（AI）目前主要基于黑箱机器学习模型，缺乏可解释性，解释性人工智能（XAI）的研究旨在解决这一主要问题；本论文提出一种基于范畴论的定义 AI 模型及其可解释性的方法，通过使用组合模型的概念，以形式化的字符串图表达抽象结构和具体实现，
PDF11 days ago
COCOLA：面向一致性的音乐音频对比学习
COCOLA 是一种用于音乐音频表示的对比学习方法，捕捉样本之间的和谐和节奏的一致性，目的在于对音乐作品的组合模型进行伴奏生成的客观评估。我们还引入了基于 ControlNet 的音乐组合生成新基准 CompoNet，并使用 COCOLA
PDF2 months ago
ACLStylePTB: 细粒度可控文本风格转换的组合基准
本文介绍了 StylePTB，一个大规模的基准测试数据集，用于评估现有文本样式转移方法的表现，结果发现传统的方法无法实现细粒度的控制和多重样式的组合，这为控制文本样式转移、组合模型和学习离散表示等方向的未来研究提出了新的挑战。
PDF3 years ago
基于组合模型和深度网络的物体遮挡下鲁棒分类方法
该研究试图将深度卷积神经网络与组合模型相结合，以解决当前计算机视觉领域的一个基本问题：在高识别性的同时识别部分遮挡的物体。研究者提出了一种学习两步法，即训练标准 DCNN 进行图像分类，然后将 DCNN 特征聚类成字典，并建议用组合模型混合
PDF5 years ago
COLING无监督组合式表示的评估
该研究评估了各种组合模型在几个外部监督和非监督评估基准上的表现，结果确认了加权向量平均法在大多数基准测试中可以胜过上下文敏感模型，但 RNN 模型中编码的结构特征在某些分类任务中也可以有用。同时分析了一些评估数据集以确定它们所测量的意义方面
PDF6 years ago
CVPR贪心层次组合模型的结构学习
该研究提出了一种基于分层组合模型 (HCMs) 的结构学习框架，旨在解决现有方法在物体结构和训练数据方面的限制，并通过背景模型将前景 - 背景分割问题整合到结构学习任务中，在只使用类别标签的情况下采用贪婪的结构学习方法确定层次结构的层数和每
PDF7 years ago
EMNLP针对深度组合模型的语法感知多义词嵌入
本研究详细介绍了一个基于丰富的单词嵌入的组成分布式框架，旨在促进句子中单词之间的交互，并使用环境中的句法信息来增强向量。研究结果表明，该框架在 MSRPar 任务上取得了具有代表性的结果。
PDF9 years ago
NIPS深度学习组合模型中先前消歧的作用研究
探索先前歧义消解对基于神经网络的组合模型的影响，希望产生更好的文本复合语义表示，实验证明这对于深度模型有积极的影响。
PDF10 years ago
ICLR组合模型中表示和推理的复杂度与部分共享
本文描述了串行和并行组合模型的多个对象，这些对象具有部分共享。对象由部分子部件组成，并用对象部件的分层字典来表示。我们描述了这些模型的推理和学习算法。我们分析了这种模型的计算时间复杂度（对于串行计算机）和节点数（例如，“神经元”）（对
PDF11 years ago