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NOVIS：面向端到端近在线视频实例分割的案例
近期的研究表明，针对具有挑战性和长视频序列而言，传统的离线方法不一定优于逐帧的在线处理。本研究提出了新的面向近在线视频实例分割（NOVIS）方法，并通过详细分析不同处理范式和新的端到端可训练模型，证明了该方法的优越性，并在 YouTube-
PDF10 months ago
KDD知识融合的类增量学习
通过多源异构教师模型的知识融合过程，学生网络可以在不需要注释的情况下学习以前任务的专业知识，从而在后续的单一头学生网络中处理 “灾难性遗忘” 问题。
PDF2 years ago
离线强化学习基准套件：RL Unplugged
本文介绍了 RL Unplugged 基准测试，以评估和比较离线强化学习方法，其中涵盖了各种域的数据集，从而使 RL 研究更有系统性，更具可访问性。
PDF4 years ago
ACL分析跨语言词嵌入映射的限制
本研究探讨了跨语言词嵌入的离线和联合学习方法，并发现在并行语料库下，联合学习可以更准确地解决不同语言间的相似性问题，尤其在双语词典诱导方面表现更优。因此，建议在跨语言嵌入研究中加强联合学习的研究。
PDF5 years ago
在线到线下转化，普适性和自适应小批量大小
本文提出了一种基于离线方法的凸优化方法，通过查询梯度谐和和的方法实现自适应保证，在平滑和非平滑条件下都能实现快速收敛，同时还可以推广到随机梯度下降算法中，提供了一种根据梯度幅值自适应选择 minibatch 大小的方法。
PDF7 years ago