hyper-network | BriefGPT - AI 论文速递

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ICCV利用少样本学习和相关反馈推进图像检索
通过少样本学习方法，我们提出了一种基于超网络的方案，通过在图像检索中协助用户反馈的快速调整，实现了在多个基准测试和两个附加任务上全面验证的优越性能，并在 IRRF 中超越了强基线模型，同时也在少样本开放集识别的二进制分类任务中取得了富有竞争
PDF7 months ago
大规模语言模型的元学习编辑
使用 MAssive Language Model Editing Network (MALMEN) 方法，以超网络生成参数移位来校正大型语言模型中的知识误差和过时问题。该方法可同时编辑多个事实，并比特定于 GPT 的编辑器在知识密集型 N
PDF8 months ago
从单张图像重建高保真度着装化身
本文提出了一个高效的三维服装化身重建框架。该框架通过高精度的基于优化的方法和高效的基于学习的方法相结合，以从单个图像中实现高保真度的服装化身重建为目标。通过在规范空间中以基于学习的方式使用隐式模型来学习人的一般形状，并通过以优化方式在姿态空
PDFa year ago
EMNLP编辑语言模型中的事实知识
本文介绍 KnowledgeEditor 一种方法，用于编辑语言模型中的知识，以修复 “错误” 或意外预测，且不需要重新训练或以元学习为前提条件。作者使用受约束的优化来训练一个超网络，该超网络可预测权重更新。作者展示了 KnowledgeE
PDF3 years ago