unsupervised approach | BriefGPT

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GuidedRec: 引导无监督体积恢复
我们介绍了一种新颖的无监督方法，可以从仅有的两个平面投影中重建三维体积，利用了先前捕获的病人的三维体积。我们展示了如何使用体积结构的生成模型来约束变形并获得正确的估计结果，同时还能适用于新的传感器校准而无需重新训练。通过在具有挑战性的数据集
PDFa month ago
令人尴尬地简单的无监督方面情感元组提取
我们提出了一种简单而新颖的无监督方法来从句子中提取观点词和相应的情感极性，以解决在缺乏标记数据集的低资源领域中泛化能力不足的问题。我们在四个基准数据集上进行的实验评估表明，我们的方法在提取面向方面的观点词以及分配情感极性方面具有强大的性能。
PDF2 months ago
增强上下文感知的视频摘要
视频摘要是一个至关重要的研究领域，旨在从当今海量视频内容中高效浏览和检索相关信息。尽管视频摘要的重要性，缺乏多样化和有代表性的数据集阻碍了算法的全面评估和基准测试。为了克服数据稀缺的挑战并改进评估，我们提出了一种利用视频数据结构和信息生成信
PDF3 months ago
通过在合成数据中嵌入自然图像模式学习零样本材料状态分割
通过在合成数据中嵌入从真实世界图像中提取的图案，我们提出了一种方法来弥合真实世界和合成数据之间的差距，从而使生成的数据能够捕捉到真实世界的复杂性，并保持合成数据的精度和规模。我们还提出了一个类别无关的材料状态分割的基准，其包含各种材料状态的
PDF4 months ago
基于归一化流的特征密度估计用于异常检测
基于特征密度估计和正态流的无监督型外分布检测方法可应用于任意预训练模型，通过密度阈值实现检测，并在图像分类中表现出强大的远外分布数据检测结果，包括 ImageNet-1k 与纹理的 98.2% AUROC，超过现有技术 7.8%。我们还探讨
PDF5 months ago
深度非线性高光谱解混合的多任务学习
基于深度学习的无监督非线性高光谱解混合方法通过结合通用非线性模型而不做特定假设，引入两个分支，一方面通过重构高光谱图像的行来学习端元，另一方面通过对应图像的列来学习丰度值，并利用多任务学习来强制两个分支协同工作，从而提高解混合网络的性能，通
PDF5 months ago
生成无监督的抽象解释用于谣言验证
社交媒体上的谣言验证任务涉及根据产生的会话线程来评估主张的真实性。我们通过使用事后可解释方法评分来得到最重要的帖子，然后使用这些帖子通过模板引导总结生成信息性的解释总结，表明解释的抽象总结比仅使用线程中排名最高的帖子更具信息性并更好地反映了
PDF5 months ago
面向医学影像的通用无监督异常检测
通过引入一种新颖的无监督方法 RA，可自动生成逼真的健康影像重构，从而识别更广泛的病理性异常，超过现有先进方法在多种影像模态中的表现，提高医学影像的诊断准确性。
PDF5 months ago
机器翻译模型是零样本翻译方向检测器
利用无监督的方法检测平行文本的翻译方向，并证实该方法对高资源语言对具有有效性，可达到 82-96％的 NMT 产生的翻译文档准确率和 60-81％的人工翻译准确率，具体取决于所使用的模型。
PDF6 months ago
FunnyNet-W：野外视频中的多模态学习有趣时刻
通过跨和自注意力模型，FunnyNet-W 使用视频中的视觉、音频和文本数据，预测出有趣的时刻，同时提出了一种无监督方法来获取训练标签。实验结果表明，FunnyNet-W 成功地利用了视觉、听觉和文本线索来识别有趣的时刻，并在各个数据集上创
PDF6 months ago
通过地面遥感对齐构建无需注释的遥感视觉 - 语言基础模型
我们提出了一种基于视觉语言模型训练遥感图像的方法，无需使用任何文本注释。我们的关键洞察力是使用地面上的互联网图像作为遥感图像和语言之间的中介。通过使用大量的配对互联网和卫星图像，我们训练了遥感图像的图像编码器与 CLIP 的图像编码器对齐。
PDF7 months ago
VAE-IF: 无监督获取常规获得的 ICU 时间序列中的深度特征提取和平均的异常检测
无需任何标签或信号特定知识，我们提出了一种新颖的无监督方法来检测临床标准分钟级分辨率 ICU 数据中的伪迹，该方法结合了变分自动编码器（VAE）和孤立森林（iForest）模型来学习特征并识别不同类型的生命体征异常，例如血压、心率和颅内压。
PDF7 months ago
基于模态内和跨模态一致性的无监督多模态深度伪造检测
我们介绍了一种新的无监督方法，通过测量多模态特征（特别是视觉、音频和身份特征）之间的内部和跨模态一致性来检测深度伪造视频，通过广泛的实验验证了我们的方法，在深度伪造视频中存在显著的内部和跨模态不一致性，可以高精度地检测出它们，并能够通过人工
PDF7 months ago
通过基于有限差分的非监督小型线性卷积神经网络解决椭圆和抛物问题
我们提出了一种完全无监督的方法，通过小型卷积神经网络直接估计偏微分方程的有限差分解，以解决常规神经网络方法在估计 PDE 解时遇到的泛化差距问题。与有限差分法相比，我们的算法在几个选定的椭圆和抛物问题的真实解上展示了相当准确的结果。
PDF8 months ago
StyleBART：无监督时尚标题生成的预训练模型装饰器
StyleBART 是一种无监督的方法，用于生成符合所需风格并概括文章内容的标题，通过预训练 BART 模型和适配器分离风格学习和标题生成任务，在无监督的文体标题生成任务中取得了新的最先进的性能。
PDF8 months ago
FUSC: 基于深度无监督学习的第二孕期胎儿超声语义聚类
通过无监督方法将超声图像自动聚类，减少或消除了人工标记的需求，该方法在超过 8.2k 未知图像上实现了超过 92% 的聚类纯度，对胎儿超声成像领域具有重要意义，并为更先进的自动标记解决方案铺平了道路。
PDF8 months ago
病理图像配准的语义感知无监督分割的协同学习
本文提出了 GIRNet，一种通过分割和修复原则 (GIR) 将分割、修复和注册模块同时训练的新颖无监督病理图像注册方法。在多个数据集上的实验结果表明我们的方法能够准确实现病理图像的注册，并在挑战性成像模式下有效地识别病变。我们的无监督方法
PDF9 months ago
基于扩散型生成模型的无监督语音增强
最近，条件评分驱动扩散模型在监督式语音增强领域引起了显著关注，取得了最先进的性能。然而，这些方法在泛化到未见条件时可能面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种在无监督方式下操作、利用扩散模型的生成能力的替代方法。具体而言，训练阶段，在短时
PDF9 months ago
用分层循环神经网络进行无监督的分块
自然语言处理中一篇有关无监督的句法结构预测的研究，通过引入两层层次循环神经网络模型对词语与词组、词组与句子的组成进行建模，利用预训练无监督解析器和下游自然语言处理任务微调的方法，在 CoNLL-2000 数据集上取得了可观的性能提升，对无监
PDF10 months ago
unORANIC: 解剖与图像特征的无监督正交化
通过使用改进的损失函数驱动解剖和图像特征的正交化，我们介绍了一种名为 unORANIC 的无监督方法。该方法适用于各种模态和任务，因为它不需要领域知识、配对数据样本或标签。在测试时，unORANIC 应用于潜在损坏的图像，使其解剖和特征组件
PDF10 months ago