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搜索结果 - 4
PartDiff：利用部分扩散模型的图像超分辨率
通过学习逐渐将数据分布扩散为高斯噪声的过程，并以随机噪声进行迭代去噪处理，去噪扩散概率模型（DDPMs）在各种图像生成任务中取得了令人印象深刻的性能。本文提出了部分扩散模型（PartDiff），通过将图像扩散到中间潜在状态而不是纯随机噪声来
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a year ago
AGGGEN: 生成过程中的排序和聚合
本研究提出了 AGGGEN，一种数据到文本模型，重新引入了两个明确的句子规划阶段到神经数据到文本系统中：输入排序和输入聚合。我们的模型仍然是端到端的： AGGGEN 通过学习输入表示和目标文本之间的潜在对准（通过语义事实）在生成文本的同时执
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3 years ago
ACL
将句法和语义结构丰富非自回归变压器用于神经机器翻译
本研究旨在提高非自回归模型的神经机器翻译的效率和性能，通过将语言的句法和语义结构以及目标句子中的中间潜在对齐纳入一个非自回归 Transformer 模型。实验证明，该模型在速度上显著提高，与现有的多个最先进的非自回归模型相比，在保持翻译质
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3 years ago
ACL
基于 monotonic attention 的字符级转导的精确硬对齐
本文针对常见的字符级字符串转换任务，如字形到音素转换和形态变化，探讨单调性是否真的是这些任务中的有益归纳偏差，提出了一种强制严格单调性的硬注意力序列到序列模型，并结合动态规划精确计算所有单调位置对齐的边际化，取得了形态变化方面的最新成果。
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5 years ago
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