deep neural model | BriefGPT

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MUGL：大规模多人条件动作生成与运动
介绍了 MUGL，这是一种新型深度神经模型，用于大规模、多样化地生成基于单人和多人姿势的动作序列。该方法可通过动作类别实现可变长度的生成，并使用条件高斯混合变分自编码器建模潜在生成空间，以在类别内 / 类别间呈现多样性。
PDF3 years ago
APRF-Net: 基于注意力机制的伪相关反馈网络用于查询分类
本文提出了一种名为 APRF-Net 的神经模型，将伪相关反馈（PRF）方法应用于查询分类中，以改善较为罕见的查询的表现，通过实验结果表明，这种模型可以显著提高查询分类效果。
PDF3 years ago
ICML利用深度神经学习器对生成的电子邮件进行连贯性建模
使用层次化深度神经模型生成有结构的邮件以应对基于高级机器学习和自然语言技术的社交攻击的检测问题。
PDF4 years ago
EMNLP实体链接技术优化细粒度实体类型划分
通过实体链接，结合上下文信息和查询结果，我们提出了一种深度神经模型，用于精细化实体类型分类。在两个数据集上的实验结果表明，相对当前最先进水平，我们的方法分别取得了超过 5％的绝对严格准确度提高。
PDF5 years ago
ICCV面带微笑，心情愉悦 :) 基于 Emoji 的视觉情感分析
本研究提出了一种基于与误码相关的大规模数据集的情感定位图像嵌入方法，在 Twitter 数据集上使用表情符号来训练深度神经模型，有效地解决了对象分类模型在情感分析中的限制，其结果在公共情感分析基准测试中表现出优秀的性能。同时，研究者还基于表
PDF5 years ago
IJCAI无需道路网络的交通时间估计：一种城市形态布局表示方法
本文提出了一个基于深度学习的多任务深度神经网络模型 Deep Image to Time (DepthI2T)，利用城市景观照片中的建筑环境信息，实现了旅行时间的准确预测，成为旅行时间估计领域最新的 state-of-the-art 算法之
PDF5 years ago
NEU：一种通用的 UAP 不变特征表征元算法
本文介绍了一种名为 Non-Euclidean Upgrading 的元程序，它通过学习特征映射来嵌入大多数模型类的全局逼近性质，并且学习得到的特征表达式总是特征空间的亚流形。
PDF6 years ago
ECCV自我中心视频中的时间显著性适应
本研究采用一种深度神经模型来预测视觉显著性，将其应用于自我中心视频时域，通过添加卷积或 conv-LSTM 层，针对性的训练视频显著性预测数据集，结果表明，当观察者不移动且从狭窄的视野观察时，时域适应性是有益的，并公开了 EPIC Kitc
PDF6 years ago
奥卡姆剃刀视角下的小训练集视听情感识别学习
该研究提出了一种轻量级和准确的深度神经模型，通过迁移学习、降维和简单的帧选择机制实现音视频情感识别，取得了情感识别领域 State-of-the-art 的准确率。
PDF6 years ago
利用几何变换的深度异常检测
针对图像异常检测问题，提出了使用多分类模型进行训练，鉴别几十种几何变换特征以有效识别异常图像的新算法，并进行了大量实验证明了其超越现有方法的优势。
PDF6 years ago
AAAI涂鸦游戏：基于深度循环模型的猜词游戏
本研究提出了第一个旨在解决 Pictionary 问题的计算模型，基于给定的草图序列，引入了 Sketch-QA 任务，使用固定的问题和获取开放式的语言形式的猜测单词，并通过深度神经模型在时间上反应人类绘制的草图序列，从而在 Piction
PDF6 years ago