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transformer-based autoencoder
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NeuSDFusion:一种面向空间感知的生成模型用于 3D 形状补全、重构和生成
介绍了一种新型的空间感知的 3D 形状生成框架,利用 2D 平面表示增强 3D 形状建模,通过使用正交 2D 平面直接学习三维形状的连续有符号距离场表示,以确保空间一致性和减少内存使用,并通过基于 Transformer 的自编码结构精确实
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3 months ago
利用注意力和对抗训练的多变量时间序列表示学习
本文提出了一种基于变压器自编码器的、使用对抗训练方案进行正则化的人工多变量时间序列信号生成方法,通过 t-SNE 可视化、动态时间扭曲(DTW)和熵评分对生成的信号进行评估,结果表明与卷积网络方法相比,生成的信号与示例数据集的相似性更高。
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6 months ago
学习量子态重建的信息化潜变量表示
我们提出了一种基于变压器的自编码器架构,针对含有不完美测量数据的量子态重构问题进行了优化,通过提取信息丰富的潜在表示来预测量子态。通过在预训练中使用重构高质量频率的预设任务,我们的方法在量子态重构中表现出了显著的能力。
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9 months ago
通过编辑纠缠隐式表示实现可控非监督文本属性转移
我们提出了一种基于 Transformer 自编码器和快速梯度迭代修改算法的非监督文本属性转移框架,可在不使用任何平行数据的情况下更改特定属性,同时保留其属性独立内容,并且能够灵活控制转移程度和同时转移多个方面。
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5 years ago
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