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GEqO: 机器学习加速的语义等价检测
提出 GEqO，一种便携且轻量级的基于机器学习的框架，能够有效地在规模上识别语义上等价的计算；通过引入两个基于机器学习的过滤器、半监督学习反馈环路和智能采样机制来迭代改进模型，并且通过新颖的数据库无关特征化方法在不同负载和数据库之间进行知识
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6 months ago
用语言指导进行任意粒度的通用分割
实现任意语义级别的通用分割模型 UniLSeg，通过语言指导实现各种任务和设置的优秀性能。
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7 months ago
MM
以行动为中心的信息检索
本文介绍利用基于行动的语言描述，自动化解决一些需要考虑文档文本隐含、不确定的影响和副作用的信息检索任务。
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5 years ago
阅读理解和问答的多粒度层次注意力融合网络
本文提出了一种新颖的分层注意力网络，用于阅读理解式问题回答，在问题和段落之间的不同粒度层次上水平和垂直进行注意力和融合。通过具有精细语言嵌入的问题和段落的编码，引入多粒度融合方法来全面融合来自全局和受关注表示的信息。最后，引入分层注意力网络
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6 years ago
利用决策树解释卷积神经网络
本文介绍了一种利用决策树定量解释预训练卷积神经网络的预测理由的方法，通过分解 CNN 高卷积层的特征表示为对象部件的基本概念的方式，使决策树告诉人们哪些对象部分激活了哪些滤波器以及它们对预测得分的贡献有多大。
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6 years ago
ECCV
像素级领域转换
本文提出了一种基于图像条件生成的模型，该模型在语义级别上将输入域转换为目标域，并在像素级别上生成目标图像。为了生成逼真的目标图像，我们采用了生成对抗网络中的真实 / 假的鉴别器，并引入了新颖的域鉴别器，使生成的图像与输入图像相关。我们通过生
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8 years ago
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