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redundant information
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多模态医学图像分割的互补信息共学习
这篇论文介绍了一种互补信息相互学习（CIML）框架，通过数学建模和处理跨模态冗余信息的负面影响，它将多模态分割任务分解成多个子任务，并通过信息传递来从其他模态中提取信息，以有效地去除冗余信息，提高验证准确性和分割效果。
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6 months ago
ICCV
数字中的魔鬼：走向稳健的多模式数据过滤器
通过分析多模态数据集，我们观察到包含数字等冗余信息对 CLIP 得分的深远影响，因此提出了一种基于文本的过滤方法，实验证明在选择数据的过程中超过原始 CLIP 得分过滤器的性能表现，并提供了改善 CLIP 训练有效性的有价值洞见，包括语言重
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9 months ago
SPICED: 具有多个主题和复杂级别的新闻相似性检测数据集
利用智能系统检测新闻文章中冗余信息的使用越来越普遍，而新闻媒体的激增为此提供了机会。然而，新闻的异质性可能导致这些系统产生虚假的发现。将新闻相似性数据集按主题分割能提高这些模型的训练效果，但目前缺乏主题特定的数据集。本文提出了一个新的相似新
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10 months ago
ICLR
基于关系干预的无监督动力学泛化的模型强化学习方法
本文提出一种中介预测模型，以解决基于模型的强化学习方法在未知转移动态下的泛化问题，并在新动态下的零样本环境中实现性能提升。
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2 years ago
量化协同互信息
本研究介绍了一种新型协同效应计量方法并对其与其他三种信息理论方法进行了比较，研究表明本研究方法可准确测量多个变量对于单一结果变量的协同效应，同时也证明独立预测因子可以具有积极的冗余信息。
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12 years ago
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