- 分子图中优化 OOD 检测：利用扩散模型的新方法
通过采用基于辅助扩散模型的框架，我们提出一种检测异常分子的方法，其中比较输入分子和重构图之间的相似性，并通过生成模型中的迭代去噪过程以有效量化匹配度，构建符合正常分子但远离异常分子的典型图，并使用高效可扩展的异常检测器，比较测试样本与预先构 - 改进和评估法医足迹匹配的机器学习方法
我们提出了一个机器学习流程用于法庭鞋印模式匹配，改进了现有方法的准确性和泛化能力。通过边缘检测从鞋印扫描中提取 2D 坐标，并使用迭代最近点（ICP）对两个鞋印进行对齐。然后，提取相似度指标来量化两个鞋印的匹配程度，并使用这些指标训练一个随 - 比较之前的推理：领域专业文本分析的 LLM 增强语义相似性度量
利用 LLM 增强语义分析以及为文本开发相似度度量标准，解决了传统无监督 NLP 度量标准如 ROUGE 和 BLEU 的局限性。我们开发了一个框架，利用类似 GPT-4 的 LLMs 进行零样本文本识别和标签生成并为放射学报告进行度量，然 - AAAI深度特征的贡献维度结构对于核心集选择的影响
通过引入一种新的贡献维度结构 (CDS) 度量，我们的方法增强了五种经典选择方法，提高了模型的性能。在三个数据集上的实验表明，我们的方法对现有方法具有普遍的有效性。
- 能否相信联邦学习中的相似度测量？
在联邦学习中，本文探讨了使用相似性度量（如 L_2 范数、欧氏距离和余弦相似度）保护联邦学习的一种未知安全威胁，揭示了相似性度量在高维本地模型中评估为相同但参数值显著不同的弱点，设计了一种新型的非定向模型中毒攻击 Faker，它通过同时最大 - R-LPIPS: 一个对抗鲁棒的感知相似性度量
通过对抗训练的深层特征，我们提出了一种新的强鲁棒学习感知图像块相似度（R-LPIPS）度量，通过全面的实验，我们证明了 R-LPIPS 相比于经典的 LPIPS 度量的优越性。
- 多相似性对比学习
基于多个相似性度量的新型多相似性对比损失（MSCon）提供了在不同相似关系下学习可推广嵌入的方法，通过自动学习对应相似性的对比权重，降低不确定任务的影响，从而在内部和外部领域中优于最先进的基准模型。
- 任务相似性对后门攻击和检测的影响理解
通过多任务学习相似度度量来定义后门距离，分析了现有的隐蔽后门攻击，揭示大部分攻击未能有效地降低后门距离，进而设计了 TSA 攻击，进一步理解后门风险并提供更有效的缓解措施。
- Wolfies 参加 SemEval-2022 任务 8：多语言新闻文章相似性特征提取管道的 Transformers
本文介绍了使用预训练嵌入模型计算余弦相似度，并建立不同相似度度量的管道进行特征提取，在此基础上，使用前馈神经网络进行训练以提高相似性测量结果的方法。
- IJCAI马尔可夫决策过程相似性度量的分类方法
本文研究任务相似性、转移学习及相似性度量等问题，提出 MDP 相似性指标分类方法，并分析其相关定义，最后对现有学说进行综述和未来发展方向的探讨。
- EMNLP使用批量居中和缓和词移距离来提高文本生成评估
本文提出了两种改进相似度度量的编码表示方法，包括基于批次平均居中策略改进统计意义和在 BERT 编码器中使用计算效率更高的温和 Word Mover 距离来更好地融合上下文词表示信息，实验表明，这些方法的鲁棒性得到了证明，并在各种 BERT - 基于相似性的链路预测的对抗鲁棒性
本文提出了一种基于可靠查询的网络链路预测方法，通过 Bayesian Stackelberg 游戏框架，自动化地选择可靠查询，增加链路预测的鲁棒性和数据安全性，实验结果表明该方法有效性较好。
- 使用动态时间规整进行指令条件导航的综合评估
本研究提出了一种新的度量方式 “normalized Dynamic Time Warping（nDTW）”，通过对 agent 的运动轨迹与参照路线的对比，较好地解决了以往评估方式的缺陷，该方法在各方面表现优异，且应用于强化学习导航智能体 - HopSkipJumpAttack: 一种查询效率高的基于决策的攻击
本文介绍了一个基于决策的敌对攻击算法，名为 HopSkipJumpAttack，其通过在决策边界处利用二进制信息来估计梯度方向以生成对抗性样本，并提供了理论分析和实验验证。
- 基于冗余的程序修复中相似性的显著作用
本文通过四种代码相似度度量值的实验分析了代码相似度在程序修复中的重要性，发现其能够排名正确修复项，使搜寻空间减少至少 90%。
- ECCV使用机器学习从人脑活动中解码通用视觉表示
本研究评估了多种机器学习模型和相似度度量方法对于神经解码的视觉表征解码任务的影响，结果表明提出了更为先进和精确的方法，并为该解码任务提供了易于再现的基准。
- AAAI双参考人脸检索
该研究提出了一种双重参考人脸检索框架，通过利用四元数模型优化年龄相似度和身份相似度两个相似度度量，实现在给定特定年龄时检索特定人脸的目标。