semantic loss function | BriefGPT

关键词semantic loss function

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AAAIVQ-NeRF：向量量化增强隐式神经表征
通过向量量化等方法，本文提出了一种名为 VQ-NeRF 的管线，以提高隐式神经表示的效果和效率，并通过多尺度采样和语义损失函数等方法来增强网络保留场景的细节和几何特征。在多个数据集上的评估结果表明，该方法在图像渲染质量和效率之间达到了最佳平
PDF8 months ago
上下文感知的神经符号方法用于人类活动识别
本文提出一种基于语义损失函数的神经符号 AI 的方法，用于上下文感知的人体活动识别中，避免了符号推理模块，同时在建立的训练模型中注入了特定知识要求，能够在一些方面超越现有方法，如数据驱动模型，达到或者超过现有的系统识别率。
PDFa year ago
使用预训练和语义损失的神经特征自适应符号预测
本研究探讨了在没有先验信息的情况下，利用 NEUROLOG 方法中的语义损失函数进行特征值提取所需的符号理论预测，发现即使特征预测存在较大偏差，该方法依然能够准确预测，并且表明先验信息的引入可以帮助纠正这种情况，此外本研究也展示了利用诱导反
PDF2 years ago
ICML深度学习中基于符号知识的语义损失函数
本文提出了一种新颖的方法，利用符号知识进行深度学习，引入了语义损失函数来约束神经网络输出的逻辑，并且在半监督多分类和结构化对象预测任务中实验验证，取得了几乎最优的结果。
PDF7 years ago