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使用神经场进行算子学习：解决一般几何图形下的偏微分方程
该研究论文介绍了一种名为 CORAL 的新方法，利用基于坐标的网络来解决常规几何图形上的偏微分方程问题，并展示了其在不同分辨率下的稳健表现。
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a year ago
简单的域泛化方法是开放域泛化的强基准
该研究对现有的 DG（Domain Generalization）方法在 ODG（Open Domain Generalization）情况下进行综合评估，显示出两种简单的 DG 方法，CORrelation ALignment（CORAL
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a year ago
NIPS
使用静态分析推断生成模型结构
本研究提出了 Coral 方法，通过静态分析编码中的启发式规则来实现生成模型结构的推断，从而减少了学习结构所需的数据，并证明了 Coral 的样本复杂度随启发式规则数量和关系数量呈近线性缩放，能够很好地模型互相关联来提升性能，其在医学成像数
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7 years ago
深度 CORAL: 深度领域自适应的相关性对齐
本文研究深度神经网络领域适应问题，提出了一种无监督领域适应方法 Deep CORAL，该方法可以学习到使深度神经网络层激活之间的相关性对齐的非线性变换，并在标准基准数据集上实现了最先进性能。
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8 years ago
AAAI
令人沮丧的简单领域自适应的回归
提出一种名为 CORal 的简单且高效的无监督域自适应方法，通过对齐源域和目标域的二阶统计量来最小化域漂移，可在标准基准数据集上表现出色。
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9 years ago
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