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gumbel-softmax trick
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一种分布式神经网络架构，用于动态传感器选择，应用于带宽受限的身体传感器网络
我們提出了一種動態感測器選擇方法，用於深度神經網絡（DNNs），能夠針對每個具體的輸入樣本推斷出最佳的感測器子集選擇，而不是對整個數據集使用固定選擇。我們通過 Gumbel-Softmax 技巧在端到端的方式中聯合學習了這種動態選擇，在標准
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a year ago
自适应速率控制下的无线图像传输深度联合源通道编码
本文提出了一种新的适应性深度联合源通信信道编码方案，支持多速率传输，使用单个深度神经网络模型，并通过政策网络动态控制速率，该方案是首个能够使用单个网络模型自动调整速率的深度联合源通信信道编码方案。
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3 years ago
CVPR
动态卷积：利用空间稀疏性加速推理
本文提出了一种基于条件输入图像的动态卷积方法，其中通过引入一个小型门控分支来学习空间位置，以决定应该对哪些区域进行评估，通过在 CIFAR、ImageNet 和 MPII 数据集上的实验证明该方法在处理人体姿态估计等空间稀疏任务方面，相对已
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5 years ago
IJCAI
通过连续松弛实现可重参数子集采样
通过广义化 Gumbel-max 技巧，对子集采样实现连续松弛以提供可重参数梯度，应用于机器学习中的特征选择、深度随机 k 最近邻模型和参数 t-SNE 等任务中，提高了模型性能。
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5 years ago
深度组合编码学习压缩词向量
该论文提出了一种使用少量基向量构建嵌入式编码、使用 Gumbel-softmax 技巧直接学习离散码表的自然语言处理模型压缩方法，并在情感分析和机器翻译任务中实现了 98% 的压缩率，从而达到在不影响性能的前提下减少内存占用的目的，该方法不
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7 years ago
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