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DIMON: 在一组变形领域上学习偏微分方程的解算子
通过 DIffeomorphic Mapping Operator learNing（DIMON）在多个领域上学习 PDE 解决方案，为工程和精准医学领域提供了快速 PDE 解决方案的预测和神经算子应用的可能性。
PDF5 months ago
打破负迁移之谜：跨领域序列推荐的合作博弈论方法
这篇论文研究了多领域顺序推荐（CDSR）的问题，提出了一种新的 CDSR 框架来解决负迁移问题，并使用合作博弈论来估计领域对模型性能的边际贡献，以及引入层次对比学习方法来缓解负迁移。通过在两个真实数据集中跨十个不同领域进行实验，证明了我们的
PDF7 months ago
时间宝藏：基于内容的时序检索系统用于发现洞见
我们研究了内容基于时间序列检索（CTSR）问题，针对包含多个领域的数据库提出了一个基准数据集，并比较了几种常见的时间序列建模和检索方法。鉴于这一问题的重要性，我们提出了一种优于现有方法的新型距离学习模型。研究总结了跨多个领域解决 CTSR
PDF8 months ago
面向时间序列数据的基础模型
本文通过利用多个领域的无标签样本，旨在开发一种有效的时间序列基础模型。实验结果表明，与其他方法相比，该提出的预训练方法结合 Transformer 模型在下游分类任务中具有更好的性能。
PDF9 months ago
ACLNaSGEC：一个来自于母语者文本的多领域中文语法错误数据集
我们介绍了 NaSGEC 数据集，它是一个新的数据集，旨在为来自多个领域的母语者文本的汉语语法纠错（CGEC）研究提供便利。我们为来自社交媒体、科技写作和考试三个本土领域的 12,500 个句子注释了多个参考文本，并通过使用先进的 CGEC
PDFa year ago
ICLR生成毛茸茸的汽车：在多个领域中解耦物体的形状和外表
该研究提出了一个新的学习任务：在跨多个领域时，学习物体形状和外观的分离表示。通过利用每个领域的子集属性生成图像，实现中间分布的生成模型的学习。研究表明，通过利用不同 iable 直方图的视觉特征来表示物体外观，并通过优化生成器使得具有相同潜
PDF3 years ago
NIPS面向目标对话系统的灵活可扩展状态追踪框架
本研究提出一种新的 Goal-oriented dialogue systems 框架，其中的 dialogue state tracker 可适用于 multiple domains，且不需要特定领域的先验知识，预训练的词嵌入技术有助于提
PDF6 years ago
AAAI多域鲁棒优化
研究多个领域学习单一模型的问题，在云计算服务中，由于维护负载而多个领域（即应用 / 用户）可以共享同一模型。为了解决这一新挑战，我们开发了一个多领域鲁棒优化框架，旨在通过对抗分布来学习模型并同时学习对抗分布。通过对真实世界的细粒度视觉分类和
PDF6 years ago
CVPRStarGAN: 统一的生成对抗网络用于多域图像翻译
提出了一种名为 StarGAN 的神经网络模型，能够在一个模型中处理不同类型的图片域，解决了目前单个模型无法扩展处理二个以上图片域的问题，并且从实验结果上证明了该模型相比之前的模型具有更高的图片翻译质量以及更强的灵活性。
PDF7 years ago