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可转移的玻尔兹曼生成器
Boltzmann Generators that are transferable across chemical space are proposed to generate approximate samples of molecul
PDFa month ago
Freditor：基于频率分解的高保真可迁移 NeRF 编辑
通过频率分解实现高保真、可迁移的 NeRF 编辑。
PDF4 months ago
可察觉：基于提示的自然语言处理模型可转移的后门攻击
该研究提出了一种称为 NOTABLE 的可转移后门攻击方法，该方法通过适应性 “verbalizer” 将诱饵绑定到特定单词上来将后门注入到 PLM 的编码器中，从而实现对下游任务和提示策略的独立性，并在六个 NLP 任务中实现了优越的攻击
PDFa year ago
面向不可察觉和可迁移对抗攻击的扩散模型
论文介绍一种新型的对抗攻击方法 DiffAttack，该方法利用扩散模型的生成和判别能力，在隐空间中生成人类感知不到的、带有语义线索的扰动，并采用内容保持结构。考虑到攻击的传递性，DiffAttack 进一步 “欺骗” 扩散模型，以分散其注
PDFa year ago
学习用于规划的抽象且可迁移的表示
该论文提出了一个框架来自我学习代理环境的状态抽象，这些抽象是任务无关的可重用的，从而显著提高了学习效率和代理任务解决的能力。
PDF2 years ago
AAAI能量攻击：关于转移对抗样本
该研究提出了一种能量攻击的黑盒 L∞对抗攻击方法，无需梯度逼近，通过主成分分析提取出单位分量向量和特征值，并根据其特征值模拟对抗扰动的能量分布，在多个模型和数据集上达到了最先进的攻击效果
PDF3 years ago
ACL基于 Transformer 神经摘要模型的篇章树预测
使用预训练的神经网络提取文档级别的语篇树，研究发现总结中存在依存和从属语篇信息，这种信息通常被编码为单个头部，覆盖长距离和短距离的语篇依赖性。实验结果表明，学习到的语篇信息具有普适性和领域之间的可传递性。
PDF3 years ago
CVPR面向目标检测的尺度感知自动增广
该研究提出了基于尺度感知的自动数据增强方法 Scale-aware AutoAug，旨在学习适用于目标检测的数据增强策略。经实验证明，该方法在保持尺度不变性方面较强的多尺度基准训练方法上具有显著和一致的改进，其搜索成本比先前的自动增强方法要
PDF3 years ago
BERT 的通用文本表示：一项实证研究
该论文系统地研究了面向通用文本表示的分层 BERT 激活，以了解其捕获的语言信息以及它们在不同任务之间的可转移性。在下游和探测任务中，句子级别的嵌入与两个最先进的模型进行了比较，而段落级别的嵌入则在四个问答（QA）数据集上进行了学习排名问题
PDF5 years ago
CVPRAutoAugment: 从数据中学习增强策略
本文介绍了一种自动搜索图像数据增强策略，使用神经网络在目标数据集上产生最高准确性，并在 CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN 和 ImageNet 数据集上实现了最先进的准确性，同时找到的增强策略可在不同数据集间转移学习。
PDF6 years ago