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基于视觉语言变换器的新兴定位特性
采用预训练的视觉 - 语言模型，并借助 Grounding Everything Module (GEM) 的自我 - 自我注意机制，可以实现无需微调的零样本开放词汇的目标定位，并通过一系列正则化方法进一步提高模型的泛化能力。在各种基准任务
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7 months ago
ACL
GEM: 多模态任务通用评估基准
本文介绍了一个新的多模态任务的通用评估基准 GEM，它是一个大规模的视觉 - 语言基准，由包括图像 - 语言任务和视频 - 语言任务的 GEM-I 和 GEM-V 组成，并标记有多种语言的数据集。我们还为此基准提供了两个基准模型，旨在推动多
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3 years ago
ICML
图神经网络生成因果解释
Gem 是一种通用方法，为各种图形学习任务上的任何 GNN 提供可解释性解释，通过因果学习任务解决了 GNN 决策的解释问题，并显示其相对于最先进的替代方案具有更好的解释准确性增加了高达 30％，并将解释过程加速了高达 110 倍。
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3 years ago
NIPS
渐变周期性记忆用于连续学习
研究了 AI 发展中的一个主要障碍，即模型快速解决新问题的能力欠佳且容易忘记先前获得的知识。提出了一种基于连续数据的模型学习评估指标并提出了 Gradient Episodic Memory (GEM) 模型，它可以减轻模型遗忘的问题并允许
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7 years ago
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