transferable features | BriefGPT

关键词transferable features

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跨领域推荐的领域感知交叉注意力
我们的研究提出了一种两步领域感知的交叉关注方法，能够从源领域的不同粒度中提取可迁移的特征，有效表达领域和用户兴趣，简化了训练流程，适合于新领域的快速部署，并通过实验证明了方法的有效性，还在在线广告系统中部署了模型，观察到了单击率和有效千次展
PDF5 months ago
图上组合优化的统一预训练和适应框架
通过最大可满足性问题（Max-SAT）提出了一种统一的图上组合优化问题（CO）的预训练和适应框架，能够提取可转移和可推广的特征，以解决图上不同 CO 问题。
PDF7 months ago
CVPRMARLIN: 面部视频表示学习的掩码自编码器
该研究提出了一种自我监督的方法，从大量可获得的非标注网页爬取的面部视频中学习高度鲁棒和通用的面部嵌入，提取可转移特征，称之为 MARLIN，有效，一致地执行多种人脸分析任务，包括 FAR，FER，DFD 和 LS，甚至在低数据范围内表现良好
PDF2 years ago
MM语音情感识别的可迁移特征学习
本文提出了一种基于卷积神经网络和长短记忆网络的深度学习架构，通过使用可转移的特征从多个源域自适应模型并识别不同情感领域的语音情感，实验结果表明，该方法提供了 4.3％至 18.4％的效果增益。
PDF5 years ago
多个自监督任务中学习与问题无关的语言表征
本论文提出一种改进的自监督学习方法，其中单个神经编码器由多个工作人员共同解决不同的自监督任务，该方法可学习传输、强健和面向问题的特征，这些特征中包含了从语音信号中提取的相关信息，如讲话者身份、音素和情感线索。
PDF5 years ago
NIPS带残差转移网络的无监督域自适应
本文提出了一种可以同时学习源域标记数据和目标域未标记数据的适应分类器和可转移特征的深度网络领域适应新方法。改进了以往方法假设源分类器和目标分类器共享分类器的假设，并通过将多个层的特征与张量积融合并将它们嵌入可再生核希尔伯特空间来匹配特征适应
PDF8 years ago
NIPS使用多线性关系网络学习多个任务
本文提出了基于张量正则先验的多线性关系网络 (Multilinear Relationship Networks, MRN)，通过同时学习可转移的特征和任务和特征的多线性关系，发现了深度卷积网络中多个任务特定层参数张量上的任务关系，并解决了
PDF9 years ago