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EMNLPHyper-X: 一个统一的超网络，用于多任务多语种转移
本文提出 Hyper-X 模型，它将多任务和多语言学习相结合，并通过适应性生成适配器模块的权重，通过学习结合任务和语言特定的知识，实现对未出现的语言和任务 - 语言组合的零样本迁移，并在新语言的少样本情况下始终产生强大的结果。
PDF2 years ago
ICML神经反向运动学
本文提出了一种基于神经网络的舒适逆运动学方法，通过使用分层结构和超网络，在指定位置和前面的关节条件下顺序采样出合法的关节角度分布。
PDF2 years ago
ICLRHyperNCA：使用神经元细胞自动机生成发育网络
通过使用基于神经细胞自动机 (NCA) 的超网络方法，我们可以在受到自组织系统和信息理论方法的启发下，以发育生物学为基础，生长出能够解决常见强化学习任务的神经网络，并探索了如何使用相同的方法来构建发育变形网络，以解决最初强化学习任务的变化版
PDF2 years ago
HyperPELT：统一参数高效的语言模型调整，适用于语言和视觉语言任务
本文提出一种基于预训练的参数高效迁移学习框架，使用共享的超网络对预训练语言模型进行微调，支持语言和视觉任务，并在多任务学习中具有较好的性能和转移能力。
PDF2 years ago
ICML通过上下文感知的动态模型实现对新物理系统的泛化
提出了一种新的框架 CoDA，旨在解决数据驱动模拟物理系统无法泛化到共享相同一般动态的新系统的问题，该框架结合了上下文信息的动态调整和超网络，实现了快速的适应和更好的泛化性能。
PDF2 years ago
通过隐式表示和超网络实现 3D 场景的风格化
本文提出了一种基于 Neural Radiance Fields 的 3D 场景风格化方法，包括了使用超网络将样式信息转移入场景表示、使用隐式表示模型将场景分离成几何和外观分支，并采用两阶段训练和修补子采样方法优化模型以在任意视角生成具有所
PDF3 years ago
CVPRHyperSeg: 面向实时语义分割的块状超网络
本文提出了一种新颖的实时语义分割神经网络，其中编码器既编码也生成解码器的参数 (权重)，并且为了实现最大的适应性，每个解码器块的权重都在空间上有所变化。我们设计了一种新型的超网络，在其中，用于绘制高级上下文特征的嵌套 U-Net、多头权重生
PDF4 years ago
深度超网络基于 MIMO 检测
本研究提出了一种新的深度学习方法，即使用另一个神经网络（超网络）来生成基于神经网络的检测器的权重，以解决多输入多输出系统的最优符号检测问题，并且能够在不需要重新训练的情况下实现接近最先进性能的结果。
PDF4 years ago
超网络功能图像表示
通过使用神经网络表示图像的功能性表征，可以使用超网络构建一个可以轻松进行各种连续操作的连续性图像表征，并将其应用于图像超分辨率问题。
PDF5 years ago