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ICAL: 将轨迹转化为可行动洞见的多模态智能体的持续学习
我们提出了一种名为 In-Context Abstraction Learning（ICAL）的方法，通过从次优演示和人类反馈中构建多模态体验洞察记忆，将 VLMs 将轨迹抽象为一个通用程序，显著提高了检索增强的 LLM 和 VLM 代理的
PDF14 days ago
ICML大型联想记忆检索中的上下文示例
以关联记忆模型为基础，将语境检索视为上下文检索的语言模型（LLM）的一种新途径，并研究了在上下文例子对 LLM 的性能影响下，更有效的例子选择方法。
PDF8 months ago
KDDShapeDBA: 利用 ShapeDTW 生成有效的时间序列原型
我们研究了一种新的方法来生成时间序列数据的逼真和有用的样本和原型，该方法利用了一种新形式的时间序列平均值，即 ShapeDTW Barycentric Average，并通过时间序列聚类评估了其效果。
PDF9 months ago
COLING生成与检索：利用预测提高语义解析的检索效果
提供一种新的叫做 GandR 的语义解析模型，可提高在低资源语境下的解析准确度，该模型使用具有相似输出的样本作为依据，超越了现有语义解析技术。
PDF2 years ago
通过范例的可解释聚类：复杂度和高效近似算法
该研究提出了一种可解释的基于设计聚类的方法，该方法不仅可以找到集群，还可以找到举例来解释每个集群。作者提供了两个近似算法，可以提供证明性能保证以及应用范围。实验结果表明，这项工作在涉及难以理解的深度图像和文本嵌入的领域中非常有用。
PDF2 years ago
免样本通用计数
本文提出了一种用于类别无关计数的视觉计数器，利用区域建议网络及密度估计对重复出现的对象进行计数，实现对新颖目标类别的自动化计数。实验表明，该方法在 FSC-147 数据集上表现优异。
PDF2 years ago
ACL企鹅不会飞：通过实例和例外推理通用性
提出了一种受语言学理论启发的新框架，用于生成 generic 时成立或不成立的特例，为了开发 comprehensive understanding of generics 必须知道 generic 语句何时成立或不成立，因为现有的 com
PDF2 years ago
CVPR学习想象：使用无标签数据为增量学习多样化记忆
本文提出了一种方法，通过从未标记数据的大量语义无关信息中参考 “样本” 生成各种多样化的对应物，使得 DNN 在学习新任务时能够有效地避免遗忘，特别是本方法在 CIFAR-100 和 ImageNet-Subset 等数据集上表现优于现有技
PDF2 years ago
RetrievalSum：基于检索增强的摘要生成框架
该论文提出了 RetrievalSum，一种新颖的检索增强抽象概括框架，包括一个稠密的 Retriever 和一个 Summarizer，可以通过检索相关的用作补充输入的实例来帮助生成模型更全面地理解文本，并在 BillSum 上取得了最新
PDF3 years ago
基于多个实例的人脸超分辨率与编辑幻像
本论文旨在从低分辨率图像中重建人脸高分辨率图像。文章利用一组范例图像来引导神经网络以及基于像素产生权重生成模块来提高多个范例图像的信息量。得出的高分辨率图像不仅可用于标准的人脸超分辨率问题，而且还可用于微小的脸部编辑，且模型展示了良好的效果
PDF4 years ago
助记训练：无遗忘的多类增量学习
本文提出了一种名为 “mnemonics” 自动化框架，通过维护先前类别的几个代表性示例，通过双层优化方式对其进行训练，探讨了较好的多类增量学习策略。mnemonics 在 CIFAR-100，ImageNet-Subset 和 Image
PDF4 years ago
EMNLP多模态微分网络用于视觉问题生成
该研究提出使用范例获取相关语境，利用多模式差分网络生成自然而富有吸引力的问题，此方法在定量指标（BLEU，METEOR，ROUGE 和 CIDEr）方面取得了显著的改进，生成的问题与自然问题的相似性经过人类研究验证。
PDF6 years ago
NIPS重叠聚类模型和一种 SVM 算法统一绑定
通过一个简单的单类支持向量机 (SVM-cone)，可以实现所有重叠的聚类模型的参数推断。
PDF6 years ago