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自监督学习中使用变换器和自蒸馏的旋转不变三维点集特征
这篇论文提出了一种自我监督学习框架，用于从大量无标签的三维点集中学习准确且旋转不变的三维特征，通过分解输入的三维点集成多个全局尺度的区域，使用自注意机制优化这些区域，并将它们聚合成每个三维点集的表达性旋转不变特征。该框架使用自我蒸馏方法生成
PDFa year ago
基于球面和双曲面托望拓扑编码的图嵌入中的 Ising MRF 模型：经典和量子拓扑机器学习
该论文介绍了应用信息几何描述伊辛模型的基态，该方法利用环状和准循环码的奇偶检验矩阵，建立了机器学习和纠错编码之间的关联。此方法对于基于陷阱集的新嵌入方法有重要意义。
PDFa year ago
不同 iable 通道维度的可微架构搜索
本文提出一种新颖的可微分神经网络体系结构搜索方法，具有高效的动态通道分配算法，在生成 DNN 结构时达到了与现有方法相当的准确性和推断延迟，并配合自动设计 DNN 架构
PDFa year ago
CAMEL: 针对设备上高效学习，协同设计人工智能模型和嵌入式 DRAM
本研究提出了使用嵌入式动态随机访问存储器 (eDRAM) 作为训练数据的主要存储介质来解决物联网 (IoT) 边缘设备上的深度神经网络训练问题，并设计了一种新颖的可逆 DNN 架构和高效的设备端训练引擎 CAMEL 来实现不需 eDRAM
PDFa year ago
CVPR使用预训练的深度骨架特征和提示引导的零 - shot 异常动作识别
运用无监督异常行为识别方法，基于骨架提取特征，提出了具有领域无关性、鲁棒性和零样本学习框架，通过用户提示嵌入与骨架特征的相似度计分，间接补充正常行为，加强了基于骨架的方法的可靠性，能够有效地识别异常事件。
PDFa year ago
实用知识蒸馏：使用 DNNs 击败 DNNs
该研究探索了用于表格数据集的数据处理方法，包括数据压缩、数据去噪和优化集成方法等，结果证明这些方法可以改进梯度提升模型和基于 DNN 架构的模型，并且在数据规模越小的情况下 DNN 模型表现越优越。
PDFa year ago
RobArch：设计抗击恶意攻击的稳健架构
本研究通过对 DNN 体系结构组件进行大规模系统研究，提炼出 18 个可操作的鲁棒网络设计准则，构建了一系列在参数容量上对抗攻击稳健的模型家族，并介绍了新型 Robust Architecture (RobArch) 模型的应用。通过我们的
PDFa year ago
一个自适应神经进化算法用于在不同类型之间构建深度神经网络架构
本篇研究提出了自适应神经进化 (SANE) 方法以自动构建不同任务的轻量 DNN 结构，其中关键的设置是为不同的 DNN 类型定义的细胞和器官的搜索空间。 SANE 能够自适应地调整演化探索和利用以提高搜索效率，并提供了一种大规模且性能出众
PDF2 years ago
AutoCoMet: 基于协同调节塑形增强的智能神经结构搜索
AutoCoMet 是一种智能、快速的神经架构搜索框架，利用协同规范形成的强化控制器和高保真硬件元行为预测模型，通过一般化的多准则优化形式适应各种设备硬件和任务上下文，使得深度模型架构优化比传统手动设计方法快 3 倍左右。
PDF2 years ago
EDD：高效可微分 DNN 架构与实现：嵌入式 AI 解决方案的联合搜索
该研究提出了完全同时的不可区分的 DNN 架构和实现协同搜索方法（EDD），用于不同设备、不同目标的高质量 AI 解决方案。
PDF4 years ago
无噪声标签训练深度神经网络的广义交叉熵损失
本文提出一些理论上支持的噪声稳健损失函数，包括平均绝对误差以及交叉熵损失函数，并已在 CIFAR-10，CIFAR-100 与 FASHION-MNIST 数据集及人工产生的噪声标签上进行了实验，结果表明这些损失函数能够有效应对各种噪声标签
PDF6 years ago
EMNLP基于依存结构的注意力神经网络提高槽位填充性能
本文提出了一种新的 DNN 体系结构，用于对一定实体的属性值进行插槽填充，该体系结构结合了正则化依赖图、局部注意力和全局注意力等策略，实验结果表明此框架在关系抽取和插槽填充方面均优于现有方法。
PDF7 years ago