neural encoder | BriefGPT - AI 论文速递

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探索压缩图像表示作为感知代理：一项研究
我们提出了一种端到端学习的图像压缩编解码器，其中分析变换与目标分类任务同时训练。该研究证实，压缩的潜在表示能够以与定制的基于深度神经网络的质量指标相媲美的准确性预测人的感知距离判断。我们进一步研究了各种神经编码器，并展示了将分析变换作为超出
PDF6 months ago
无监督多模态特征对齐的时间序列表示学习
我们的研究提出了一种创新方法，通过对齐和绑定不同模态的时间序列表示，以引导神经编码器揭示这些多模态特征之间的潜在模式关联，从而解决了由于复杂的特征融合方法和对异质特征的依赖导致的扩展性问题，并在多个应用领域的不同时间序列数据集上验证了该方法
PDF7 months ago
利用最近邻对比学习生成语音序列嵌入
我们介绍了一个基于自监督的音频表示的简单神经编码器架构，该架构可以使用无监督对比学习目标进行训练，并通过 k - 最近邻搜索获得它的正样本，从而可以在多个语言中应用，可用于随机语音序列的按示例查询和口头术语的发现，实验证明该方法在五种语言上
PDF2 years ago
使用 pQRNN 将大型语言模型提炼成小型高效的学生模型
介绍了 pQRNN，这是一种基于投影的嵌入式神经编码器，非常适合自然语言处理任务。通过深入研究其参数、数据增强和蒸馏设置等因素，结果表明 pQRNN 对于延迟敏感型应用非常适合，同时可以利用大型 mBERT 等预训练模型。
PDF3 years ago
Turbo Autoencoder：基于深度学习的点对点通信信道编码
本文介绍了一种新型神经编码器和解码器 TurboAE，该编码器可以通过深度学习来自动化设计通道编码，以提高非规范通道模型的可靠性，并在中等块长度下接近规范通道模型的最新性能水平。
PDF5 years ago
多个自监督任务中学习与问题无关的语言表征
本论文提出一种改进的自监督学习方法，其中单个神经编码器由多个工作人员共同解决不同的自监督任务，该方法可学习传输、强健和面向问题的特征，这些特征中包含了从语音信号中提取的相关信息，如讲话者身份、音素和情感线索。
PDF5 years ago
从歌词中生成神经元旋律
本文提出了一种基于序列到序列框架，利用神经编码器和分层解码器，结合自然语言和旋律创作音乐曲调及准确标定的模型，并在 18,451 首流行歌曲中的歌词 - 旋律匹配对上进行了实验，论文通过人工评估证明了模型生成的旋律比基线模型更优秀。
PDF6 years ago