perceptual features | BriefGPT

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ACL利用 LLMs 对实体在概念空间维度进行排名：关于微调策略的分析
通过使用可用的特征为训练数据，并分析这些模型的排名能力是否可以转移到感知和主观特征上，我们发现在一定程度上是可以的，但在训练数据中包含感知和主观特征似乎是实现最佳结果的关键，此外，我们还发现点对点的排名策略与常识相悖，并且能与成对的方法竞争
PDF4 months ago
EMNLP大型语言模型在学习概念空间中的潜力分析
概念空间理论是一种有影响力的认知语言框架，用于表示概念的意义。通过挖掘大型语言模型（LLM）学习概念空间的潜力，研究发现 BERT 家族的精细调整模型能与甚至胜过最大的 GPT-3 模型，尽管体积要小 2 到 3 个数量级。
PDF9 months ago
单个和多个说话者克隆音频检测：从感知到学习特征
本研究描述了三种方法来区分真实和合成语音，并比较它们的特点和准确性，具有对抗性清洗的鲁棒性，在单个讲话者的声音和多个声音上进行了训练。
PDFa year ago
利用多感知特征进行现实世界图像超分辨率学习
该研究提出了一种新的超分辨率方法 MPF-Net，它利用了输入图像的多个感知特征，实现了多感知特征提取和交叉感知块的有效结合，加入了反思正则化项来提高模型的学习能力，实验证明它在质量和数量上显著优于现有的最先进方法。
PDFa year ago
E Pluribus Unum 可解释卷积神经网络
本文提出了一种名为 E Pluribus Unum Interpretable CNN（EPU-CNN）的新型卷积神经网络模型，它将不同的感知特征 —— 例如颜色或纹理 —— 表示为输入图像的不同表征，并通过分类预测和相对贡献的解释提供了人
PDF2 years ago
ICCV使用无监督域分类器引导网络进行单图硬阴影和软阴影去除的 DC-ShadowNet
本文提出了一种无监督领域分类器引导的网络 DC-ShadowNet，基于物理学成像模型和感知特性模型提供了新的损失函数，使其对软阴影的处理能力得到了很大提高，同时在定量和定性上均表现出更好的阴影去除效果。
PDF2 years ago
DrumGAN: 使用生成对抗网络与音色特征条件合成鼓声
本文采用生成对抗网络（GAN）实现打击乐器声音的音频合成，在公开特征提取器计算的感知特征的基础上进行模型输入条件化，从而实现对音频合成的直观控制。实验结果表明，相对于基于 U-Net 框架的特定原始工作，我们的方法显着地提高了生成鼓样品的质
PDF4 years ago
通过匹配感知特征学习隐式生成模型
通过使用预训练的卷积神经网络中提取的感知特征，我们提出了一种新的 MM 方法来学习隐式生成模型，避免了对抗学习中出现的问题，并在多个基准测试中获得了最先进的结果。
PDF5 years ago
分布式表示是否准备好进入现实世界？评估基于感知含义的词向量
本文检验了分布式词汇表示法是否能准确编码概念含义的所有必要方面，发现其无法准确编码概念的感知特征，导致词 - 词相似度预测误差。因此，文中提出需要注重基于经验和实体的语言学习方法来弥补这些缺陷。
PDF7 years ago