contextual relationships | BriefGPT

关键词contextual relationships

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人类对话是否特殊？基于大型语言模型的观点
本研究通过分析大型语言模型（LLMs）在理解人际对话时的注意机制变化，对与网络内容、代码和数学文本的三种使用情况进行了分析。研究表明，对话数据具有长期上下文关系的细致处理和通过注意力模式的高复杂性等独特挑战。我们的研究结果显示，虽然语言模型
PDF4 months ago
AAAIDHGCN：自监督点云学习的动态跳跃图卷积网络
我们提出了一种名为 DHGCN（Dynamic Hop Graph Convolution Network）的方法，通过学习点部件之间的上下文关系来提取点云中的局部特征，并利用学习到的跳跃距离作为输入进行图注意聚合，通过自我监督方法实现了最
PDF6 months ago
ICCV语言作为媒介：通过仅文本进行多模态视频分类
通过利用大型语言模型（如 GPT-3.5 或 Llama2）的广泛知识，结合 BLIP-2、Whisper 和 ImageBind 获取的视觉和听觉多模态文本描述，我们提出了一种新的模型不可知方法，用于生成捕捉多模态视频信息的详细文本描述。
PDF10 months ago
TransSleep：基于转换感知的注意力机制深度神经网络用于睡眠分期
提出一种称为 TransSleep 的新颖深度神经网络结构，使用具有上下文的信息，采用多尺度特征提取器模块、阶段混淆估计器模块和上下文编码器模块，用于睡眠分期，取得了良好的自动分期性能，并在 Sleep-EDF 和 MASS 数据集上展示出
PDF2 years ago
多通道变形器用于多关节手语翻译
本文提出了一种新的多通道变压器架构，能够处理多关节手语翻译任务，同时既考虑关节之间的上下文关系，又保持通道特定信息，并证明了其具备在 RWTH-PHOENIX-Weather-2014T 数据集上竞争力的翻译性能，同时消除了对贵重高质量注释
PDF4 years ago