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AdaIR：基于频率挖掘和调制的自适应综合图像恢复
通过频域挖掘和调制，我们提出了一种自适应的全功能图像恢复网络，该网络能够根据不同的输入降解类型强调信息丰富的频带，从而实现逐步引导的恢复。广泛的实验证明，该方法在去噪、去雾、去雨、运动去模糊和低光图像增强等不同图像恢复任务上实现了最先进的性
PDF4 months ago
AAAIMicroAST：超快超分辨率任意风格迁移
本论文提出了一种称为 MicroAST 的新型超快速任意风格迁移模型，基于两个微型编码器和一个微型解码器，并引入了一种新的风格信号对比损失以提高风格编码器的处理能力。与现有方法相比，MicroAST 在速度和模型大小上的优势显著，首次实现了
PDF2 years ago
多核弹性光网络中的资源分配：一种深度强化学习方法
本文首次将深度强化学习应用于动态多核光纤弹性光学网络中的路由、调制、波谱和核心分配问题，并通过与三种基线启发式方法的模拟进行了验证，表明该方法可以显著降低阻塞概率。
PDF2 years ago
从调制角度看学习图像压缩中的转变
本文提出了一种基于调制视角的学习图像压缩 (LIC) 的统一变换方法，将量化视为具有加性均匀噪声的广义通道，从通信系统的角度阐释了 LIC 的设计，并通过信号调制 (TSM) 定义了一种统一变换方法，通过实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性
PDF2 years ago
EMNLP利用 Transformer 的调制融合进行语言 - 声学情感识别
本文提出了基于 Transformer 和调制的两种极具轻量性能却强大的情感识别和情感分析解决方案，通过组合大量数据集的语言和语音输入来挑战、有时甚至超越这一领域的现有技术，并在 IEMOCAP、MOSI、MOSEI 和 MELD 数据集上
PDF4 years ago
EleAtt-RNN：为循环神经网络中的神经元添加注意力机制
本研究提出了一种名为 Element-wise-Attention Gate 的方法，该方法可以被简单地添加到任何递归神经网络中，以实现对输入向量元素的不同重要性级别进行注意力调控，从而显着提高其表现。
PDF5 years ago
ICMLGNN-FiLM: 具有特征线性调制的图神经网络
该论文提出了一种基于特征线性调制（FiLM）的新型图神经网络（GNN）类型，该网络在分子图的回归任务上的表现优于基准方法并在其他任务上表现出竞争力。
PDF5 years ago
CVPR通过自适应特征修改层调制连续层次的图像恢复
该论文提出了一个统一的 CNN 框架，通过在模型中添加 AdaFM 层实现对任意恢复级别的处理，并且在三个图像恢复任务上进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性。
PDF5 years ago
基于对抗网络的空中物理层通信系统设计
本文介绍了一种采用基于学习的方法对通信系统进行物理层调制和编码方案进行合成的新方法，通过采用对抗性方法，可以在广泛的信道环境下共同学习好的解决方案。
PDF6 years ago