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ICLR
使用混合随机专家建模分割中的多模态混沌不确定性
该研究提出一种基于 MoSE 模型的分割不确定性计算方法,利用多个专家网络对图像进行不确定性判别,同时提出一种新颖的 Wasserstein-like 损失函数,可对模型进行有效训练和优化。研究表明,在 LIDC-IDRI 数据集和多模态
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2 years ago
EMNLP
MoSE: 多模态知识图谱补全的模态切分与集成
本文中提出的 MoSE 框架通过学习分解关系嵌入和集成预测结果,成功地解决了不同模式下关系表示共享的问题,以及不同模式下关系重要性的动态建模问题。
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2 years ago
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