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在 SemEval-2024 任务 2 中的 DKE 研究：结合数据增强、生成模型和生物医学知识提高推理鲁棒性
通过语义扰动和特定领域词汇替换生成合成示例，并添加数值和定量推理新任务，以改进生物医学临床试验中自然语言推理模型的鲁棒性，结合多任务学习和 DeBERTa 结构，相较于原始语言模型在 NLI4CT 2024 基准上取得了显著的性能改进。
PDF3 months ago
数据增强和迁移学习应用于面部表情识别
通过使用数据增强技术和生成对抗网络模型，将初步训练的卷积神经网络与不同架构的预训练模型的方法应用于面部表情识别任务，使得模型的泛化能力得到提高，从而实现对面部表情的自动识别，准确率达到 85%。
PDF5 months ago
一种高度相关注释的拉曼光谱数据增强方案
通过添加数据点并利用峰面积特性，使用卷积神经网络提高了在 Raman 光谱中监测底物、生物量和 PHA 生物聚合物浓度的能力。
PDF5 months ago
注意力引导去除：提升下游乳房密度分类的一种新的增强方法
该研究介绍了一种名为注意力引导擦除（AGE）的新型数据增强技术，旨在改善越南人群中根据 BI-RADS 推荐对乳腺 X 线摄影图像中四种不同乳腺密度类别的下游分类。该方法在迁移学习过程中整合了自我监督 DINO 方法训练的视觉变换器背骨网络
PDF6 months ago
利用领域适应和数据增强提高英语和阿拉伯语中古兰经 IR 的效果
通过最新的神经信息检索方法，我们研究了如何更高效地处理阿拉伯语和英语的古兰经信息检索问题。通过在大量通用领域数据上进行训练，然后在特定领域数据上继续训练，并采用数据增强技术，我们取得了在 MRR@10 和 NDCG@5 指标上明显改善的成果
PDF7 months ago
利用数据增强技术进行口罩覆盖下的面部情绪识别
通过 AI 技术的计算机视觉系统识别戴口罩人群的情感，提出了一个新的挑战。本研究提出了一种能够识别不同面具人群情感的面部情感识别系统，并采用了一种新的数据增强技术来改善模型的性能。通过对四种面具类型的每张面部图像进行训练，评估了四个卷积神经
PDF7 months ago
学习无标记可变形线性物体的准静态三维模型，用于双手机器人操纵
通过分析多个学习型三维模型来塑造可变形直线物体（DLO）的行为，本文提出了一种基于 Transformer 架构的新模型，并引入了数据增强技术以提高预测性能。在实验证明了这些学习型三维模型在塑造 DLO 任务中的适用性。
PDF10 months ago
使用音频和文本共享的潜在表示进行高效音频字幕生成
通过提出预训练的 Transformer 架构、数据增强技术和参数高效的推理算法，研究针对自动音频字幕生成应用中存在的过度参数化、虚构现象和大内存占用的问题，通过语义对齐和类似度计算等方法，提升性能并减少模型复杂度。
PDF10 months ago
异质多任务高斯 Cox 过程
本文介绍了一种新颖的多任务高斯 Cox 过程扩展，通过多输出高斯过程（MOGP）联合建模多个异构相关任务，例如分类和回归，MOGP 先验适用于用于分类、回归和点处理任务的专用似然函数的参数，可以促进异构任务之间的信息共享，同时允许非参数估计
PDF10 months ago
KDDR-Mixup: 用于生物网络的黎曼混合方法
该论文提出了一种基于数据增强技术的混合方法 R-MIXUP，它适用于具有对称正定特性的生物网络的邻接矩阵，有效提高了训练效率以解决基于生物网络的深度学习模型面临的过拟合问题；作者还通过五个真实的生物网络数据集验证了该方法的有效性并探究了生物
PDFa year ago
时间最优、匀加速交会的神经表示
利用神经模型和数据增强技术，在深度学习框架下，实现低推力阶段的快速、准确太空交会的优化、值函数预测，实验结果表明模型在预测太空航行中的速度和时间上拥有高的精度。
PDF2 years ago