contextual modulation | BriefGPT

关键词contextual modulation

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增量学习与自注意机制提升神经系统辨识
卷积神经网络是建模视觉皮质神经元转移函数的最先进方法。这篇论文发现，与参数匹配的标准卷积神经网络相比，非局部网络或自注意机制在整体调谐曲线相关性和调谐峰值这两个关键度量上可以提高神经响应预测，并且可通过分解网络确定每个上下文机制的相对贡献，
PDF24 days ago
Transformer 中的动态上下文适应和信息流控制：引入评估调整单元和门控残差连接
由于其在数据中建模长距离依赖的独特能力，transformers 已经彻底改变了人工智能的各个领域。然而，它们在特征和信息流的细微变化上存在不足。本文引入了两个重要的改进来解决 transformer 架构的这些局限性 - 评估者调整单元
PDFa month ago
通过上下文调节实现通用形态控制
该论文提出了一种分层架构，通过上下文调节来更好地模拟机器人控制策略对其形态上下文的依赖关系，其中包括两个关键子模块：（1）使用超网络生成依赖形态的控制参数；（2）提出了一种形态依赖性的注意机制来调节机器人不同肢体之间的交互。实验结果表明，该
PDFa year ago
基于目标和上下文感知 Transformer 的高效零样本视觉检索
该研究提出了一种零样本深度学习架构 TCT（Target and Context-aware Transformer），结合目标和上下文信息进行图像搜索，表现出类人的搜索效率，在具有挑战性的视觉搜索任务中超越最先进的模型，并在具有不协调上下
PDF2 years ago
EMNLP关系层面隐喻识别的背景调节
本文介绍了一种使用神经网络和上下文调节（contextual modulation）识别抽象比喻表达方式的方法，并在基准数据集上取得了最新的最佳性能。
PDF4 years ago