modular networks | BriefGPT

关键词modular networks

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利用损失景观中的蜕变性进行机械解释
通过研究神经网络的权重和激活，以逆向工程神经网络算法为目标，机械可解释性旨在解析神经网络的算法。我们提出了 3 种网络参数退化的方法，并发展了一种指标来识别网络中的模块，以寻求一种对退化不敏感的表示方法，从而使得神经网络更易解释，而且更有可
PDF2 months ago
独立模块化网络
该论文探讨神经网络的组成特性以及地位，提出了一种基于模块化的网络结构，利用预定的角色将模块拆分，同时提供对模块崩溃问题的解决方案，提高了整个网络的鲁棒性和解析准确性。
PDFa year ago
从词汇扰动中学习，以实现一致的视觉问答
本文提出了一种使用模块化网络来改善视觉问答模型鲁棒性的方法，以及提出了一个包含大规模语言资源的低成本基准测试，我们的结果表明，对于 VQA 模型的训练和正则化，控制下的语言扰动是一种有用的但当前未充分利用的工具。
PDF4 years ago
CVPR透明度设计：在视觉推理中弥合性能与可解释性之间的差距
本文提出一种可视化推理基元的方法，将其组合成一种能够通过显式可解释的方式执行复杂推理任务的模型，并在 CLEVR 数据集上取得了 99.1% 的准确度，同时有效地学习了泛化表示。
PDF6 years ago
CVPR利用加权损失函数对模块化网络进行调整实现手眼协调
本篇论文介绍了一种端到端的微调方法，用于提高模块化深度视觉运动策略（模块网络）中的手眼协调能力。通过加权损失，微调方法显著提高了机器人平面够到任务的性能。
PDF7 years ago
模块化神经网络中的嵌合状态
本文研究 C.elegans 土壤蠕虫的神经网络，发现在模块化网络中可能存在具有 coherent 和 incoherent 行为特征的 chimera states 现象，并通过一系列测度方法来评估其程度。
PDF9 years ago