relation network | BriefGPT

关键词relation network

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使用少量样本学习模型快速学习动态手势识别
本研究使用 Few-Shot Learning 模型，通过提供一到五个手势示例来识别五到十种不同的动态手势，模型的主干是使用 Long-Short-Term Memory 组成的 Relation Network，使用了 Jester 数据
PDF2 years ago
使用多智能体强化学习对隐藏角色随机博弈中的模糊身份进行分类
本文提出了一种基于身份检测的增强学习框架，该框架允许智能体动态推断附近智能体的身份并选择适当的策略完成任务，通过实验表明，该方法在红十卡牌放置游戏中取得了超越其他最先进 MARL 方法的优异表现。
PDF2 years ago
InsertionNet 2.0: 使用多模态多视觉感知输入进行最小接触、多步插入
解决机器人快速、安全地学习插入技能的问题。提出了一种基于 InsertionNet 的方法，利用多模态输入和对比学习实现高效特征学习；引入一种关系网络方案实现了能够支持多步插入任务的一次性学习技术。该方法在 16 个真实插入任务中实现了近乎
PDF2 years ago
视觉类比：深度学习与组合模型
本论文比较了人类视觉类比问题解决能力和三种不同的计算模型的性能，包括成分模型、连体网络和关系网络，结果显示成分模型的定性表现与人类推理者相似，而深度学习模型的表现则不如人类。
PDF3 years ago
CVPR一物一击：一种自我训练的弱监督 3D 语义分割方法
使用极其稀疏的标注数据，我们设计了一种自学习方法，其中迭代地进行训练和标注传播，利用了关系网络来生成类别原型并显式地建模了图形节点之间的相似性，通过大量的实验证明，我们的方法在点云语义分割任务中表现优于现有所有弱监督方法，并且结果也可以与完
PDF3 years ago
ICCV泛零样本学习的语义分离
本文针对广义零样本学习任务，提出了一种新颖的语义分离框架，使用条件 VAE 将未见过的类别的视觉特征分解为与语义一致、不相关的潜在向量，并且通过相关性惩罚和关系网络确保两个分解表示之间的独立性和语义一致性。在四个广义零样本学习基准数据集上的
PDF3 years ago
EMNLP具有韧性和可解释性的关系网络空间参考基础
本论文提出一种文本条件化的关系网络模型，通过跨模态的注意力机制动态计算参数以捕获实体之间的精细空间关系，从而实现对文本中空间参照的理解，具有可解释性和鲁棒性，在三个任务中实现了 17% 和 15% 的表现改进，从而解决了在自主导航和机器人控
PDF4 years ago
AAAI人员再识别关系网络
本研究提出了一种新的人物再识别关系网络，考虑了个体身体部位之间以及部位与其他部位之间的相互关系，有效提高了特征辨别能力，同时使用全局对比池化方法获取人物图像的全局特征，该方法已在多个数据集上实证表明其优越性。
PDF5 years ago
寻找相关记忆对象：一种用于基于文本推理的简单神经网络架构
使用 MLP 组件在 Memory Network 架构中寻找相关信息的新方法，以及在多个问题回答任务中的最新技术结果。
PDF6 years ago
IJCAI基于关系网络和本地化图卷积过滤的乳腺癌亚型分类的混合方法
本文提出了一种混合模型，该模型将图卷积神经网络和关系网络组合在一起，在乳腺癌亚型分类和患者存活分析的实验中，该模型表现出了比现有方法更好的性能。
PDF7 years ago
CVPR学习对比：关系网络用于少样本学习
本文提出了一个概念简单、灵活、普适的框架来进行少样本学习，并在五个基准测试中展示了该方法的有效性。
PDF7 years ago