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平衡传播：量子和热力学案例
均衡传播是最近介绍的一种使用和训练人工神经网络的方法，在该方法中，网络处于能量泛函的极小值（更一般地是极值）状态。均衡传播在许多基准任务上显示出良好的性能。本文将均衡传播在两个方面进行了扩展。首先，我们展示了均衡传播的一个自然量子泛化，其中
PDF2 months ago
多语言场景的渐进式视觉语言知识蒸馏和对齐框架
我们提出了一个概念简单但有效的多语言 CLIP 压缩框架，并训练了一个轻量级的多语言视觉 - 语言模型 DC-CLIP，用于中文和英文环境。在零样本图像分类方面的综合实验表明，相比于现有的类似参数规模的模型，DC-CLIP 在英文环境中取得
PDF3 months ago
由粗到细：音频谱图变压器的高效训练
通过连接粗到细的想法，将变压器模型应用于低分辨率数据进行优化训练，然后在课程学习策略下，使用高分辨率数据进行微调，实验结果表明，这种 AST 的训练机制导致性能提升，收敛速度更快，需要的计算资源和时间更少。
PDF6 months ago
学习无效数据：生成模型中的约束满足问题
通过提出一种新的训练机制来提高生成模型的精度，该机制利用了约束违规的数据扩展了标准模型的数据集，我们的方法使生成分布与有效先验之间的差异最小化，同时最大化与无效分布之间的差异。
PDFa year ago
脉冲神经网络对抗鲁棒性的综合分析
通过对比常规 VGG-9 人工神经网络和等效的 Spiking Neural Network 之间在白盒和黑盒情况下对不同类型单步和多步 FGSM（快速梯度符号法）攻击的准确度降低，证明 SNN 对黑盒攻击更具有韧性。此外，研究发现 SN
PDF5 years ago