multi-task architecture | BriefGPT

关键词multi-task architecture

搜索结果 - 12

传统方法的超越：乳腺超声诊断的多任务网络
乳腺超声在癌症诊断中起着重要作用，是一种非侵入性、具有成本效益的方法，在肿瘤定位和癌症分类任务中深度学习的发展使得许多基于 CNN 的方法被广泛研究。在本研究中，我们旨在重新设计和构建端到端多任务架构，以进行分割和分类。通过我们提出的方法，
PDF6 months ago
ACL家庭基础数学学习中儿童口语理解能力的检查
本研究旨在通过实现多模式对话系统支持家庭游戏式交互学习，引导孩子掌握基本数学概念，并利用预训练语言表示的多任务架构优势和多个 ASR 系统进行实验，以测试其在真实家庭环境中如何理解儿童的数学学习挑战。
PDFa year ago
INCLG: 基於多任務圖像處理網絡的非腭裂唇生成修補算法
我们提出了一种软件，可预测无腭裂唇病患的非腭裂面部图像，从而促进对腭裂唇手术的理解、意识和讨论。我们采用图像修补设计了一个软件框架，不需要腭裂唇图像进行训练，从而减轻了模型泄漏的风险。我们实现了一种新颖的多任务架构，预测非腭裂面部图像和面部
PDFa year ago
SemEval-2023 任务 11 的 iLab：建模分歧还是建模不同观点？
使用现有多任务模型评估并结合模型仿真方法与个体标注者观点来预测个体标注者的不一致性，得出具体少数观点的模型更适用于模型预测。
PDFa year ago
SimCSum: 跨语言科技新闻的简化和跨语言摘要联合学习
该研究提出了一种新的多任务框架 - SimCSum，它通过对两个高级 NLP 任务（简化和跨语言摘要）进行联合训练来提高跨语言科技新闻的翻译质量，并在人工评估中取得了显著的成果。
PDFa year ago
利用去噪扩散概率模型统一人类动作合成和风格传递
本文提出了一种针对数字人运动合成的解决方案，使用 Denoising Diffusion Probabilistic Model 中的扩散模型和多任务架构来表示不同类别的动作内容和不同内部类别行为的样式，并使用对抗性和物理规则来实现全局引导
PDF2 years ago
卫星到街景合成用于地理定位
该论文介绍了一种利用多任务架构，通过学习从卫星图像合成逼真街景的方法来解决街景图像地理定位的问题，并在 CVUSA 和 CVACT 基准测试中取得了最先进的表现。
PDF3 years ago
KDD学习捆绑和扩展神经结构
本文提出了一种增量式学习新任务的框架 Learn to Bind and Grow，该框架通过绑定与类似任务的层或扩展更可能发生冲突的层来学习新任务的神经网络架构；该框架通过一种全新而可解释的参数化方法，使用贝叶斯优化来计算全局最优架构，并
PDF4 years ago
DASGIL: 面向语义和几何感知的基于图像的领域自适应定位
本文提出一种基于多任务架构的视觉定位方法，通过将几何和语义信息融合到多尺度的嵌入表示中，使用有效的多尺度特征鉴别器进行对抗性训练，从虚拟数据集到现实世界数据集的领域适应，以实现图像检索定位及大规模地点识别。该方法在 Extended CMU
PDF4 years ago
UPB 在 SemEval-2020 任务 6 中：预训练语言模型用于定义提取
本研究使用多个预训练语言模型，包括 BERT、XLNet、RoBERTa、SciBERT 和 ALBERT，通过冻结和微调它们的权重，并探索多任务架构，以解决 SemEval-2020 中的三个 DeftEval 子任务，最终取得 32 和
PDF4 years ago
一次性无监督跨域检测
本篇论文介绍一种多任务架构的目标检测算法，利用一次性适应的方法，自动适应不同的域，无需访问大量的目标数据，其中利用自监督任务和伪标签方法加强了适应，对比最新的跨域检测方法，研究结果显示该方法有优势，是 one-shot 情况下的最佳方法。
PDF4 years ago
利用实体 BIO 标签嵌入和多任务学习处理类别不平衡的关系抽取
本研究提出一种多任务学习方法，利用实体 - 关系 - 类型三元组数据以及 BIO 标记嵌入来进行关系抽取，实验结果表明该方法可以有效地提高模型的 F1 得分。
PDF5 years ago