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多任务学习中使用反馈机制建模输出层任务相关性
多任务学习通过在不同层次共享信息来同时学习多个任务，提高各个单独任务的性能。该研究探索了输出层面任务相关性，并通过将一个任务的输出作为另一个任务的隐藏特征引入后验信息，将静态多任务学习模型转变为动态模型。通过引入收敛性损失来确保训练过程的收
PDF3 months ago
无文本扩散模型是否学习到有辨别力的视觉表征
一个统一的表示学习模型，通过使用扩散模型、U-Net、注意机制和反馈机制，能够在多个任务上竞争最先进的无监督图像表示学习方法。
PDF7 months ago
Pavlok-Nudge: 原子行为修改反馈机制
本文提出了一种反馈机制，使用 Pavlok 设备来 “破除不良习惯”。通过深度学习模型检测某些行为，利用 Pavlok 以及手机或电脑应用程序的集成用户界面，可以自动生成反馈机制。我们将这种解决方案在打鼾方面进行验证，相信这样的简单解决方案
PDFa year ago
迭代置信反馈和引导上采样的高分辨率图像修复
本文提出了一种基于反馈机制的迭代图像修复方法，该方法使用深度生成模型输出填补结果和对应的置信度图作为反馈，结合引导上采样网络和真实对象移除场景下的训练数据的综合使用来实现高效图像修补。实验表明，该方法在定量和定性方面均优于现有方法。
PDF4 years ago
CVPR零样本基于素描的图像检索生成模型
提出了一种基于概率模型的草图图像检索方法，采用生成模型来生成图像，并使用反向自回归流和反馈机制保证了图像生成的效果，实验结果表明该方法在两个数据集上的表现优于基线方法。
PDF5 years ago
CVPR图像超分辨率反馈网络
本研究介绍了一种利用循环神经网络中隐藏状态和反馈机制进行图像超分辨率的新方法，该方法在多种图像降质情况下具有优越性能，并进行了课程学习来适应更复杂的任务。
PDF5 years ago
重新思考学习：通过反馈循环改进卷积神经网络
该研究提出了一种利用反馈机制的学习算法，通过添加反馈层和生成强调向量，不断提升卷积神经网络的性能，特别适用于任何预先训练的模型，并在四个对象分类基准数据集上进行了测试，结果表明利用该算法训练 CNN 模型的优势。
PDF7 years ago