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semantic encoding
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抑制显著性，凸显语义：神经网络和大脑中的视觉转换
深度学习算法在将原始视觉输入转化为强大的语义理解方面缺乏人类可解释的说明，阻碍了不同架构、训练目标和人类大脑之间的比较。本文从神经科学中汲取灵感，采用表征方法揭示神经网络在低层次（视觉显著性）和高层次（语义相似性）抽象水平上如何编码信息。此
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2 months ago
追求文本到三维生成的一致性从单张图像
一种称为 Consist3D 的三级框架，用于单视图图像到三维生成，包括语义、几何和饱和度一致性的追踪，通过学习参数化一致性令牌和优化阶段，实现更加一致、真实和照片逼真的三维效果。
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10 months ago
ACL
生成式方法用于维基百科章节分类与命名
本论文通过生成维基百科文章的段落标题的新任务，评估了具有不同解码器的 Transformer 编码器的性能。分析表明，包含对编码器输出的注意力机制的解码器通过生成抽取式文本实现高得分结果。相反，没有注意力机制的解码器更有利于语义编码，并可用
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4 years ago
ICCV
基于对象的单图多层场景分解
本文提出了一种从单张 RGB 图像中建立分层深度图像的方法，其具有自适应层数和语义编码，特别适用于处理遮挡物体的准确性和重建三维场景。
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5 years ago
NIPS
答案句子选择的深度学习
通过分布式表征学习语义编码，我们提出了一种新方法，用于解决回答句子选择的任务，该方法不需要任何特征工程或专业语言数据，可轻松适用于各种领域和语言，并在 TREC 标准基准数据集上达到了与最先进的性能相当的结果。
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10 years ago
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