unsupervised discovery | BriefGPT

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从任务导向对话中无监督地发现流程
我们提出了一种从对话历史中无监督地发现对话流的方法，从而使该过程适用于任何提供这样历史的领域。通过将话语表示为向量空间并根据语义相似性进行聚类，然后使用这些聚类作为转换图的顶点来可视化对话流。我们通过在 MultiWOZ 上进行实验，发现了
PDF2 months ago
图深度生成模型纠缠时的无监督可控因素发现
本研究提出了一种用于在预训练图形生成模型的潜在空间中无监督发现可控因素的方法，并通过最大化语义丰富的方向之间的互信息来学习可控因素。验证结果表明，该方法在两个预训练图形生成模型上优于其他四种竞争算法，并在两种分子数据集和三个点云数据集上展示
PDF5 months ago
无监督地标发现的一致性引导瓶颈
我们通过引入一种基于图像重构的一致性引导瓶颈，在无监督的条件下探索目标标记的发现问题，利用标记的一致性测量与伪地面真值的兼容性得分来生成自适应热图，通过在图像间形成标记对应来获得伪监督，在自适应热图的生成中调节发现标记的不确定性，使得一致的
PDF9 months ago
ECCV无遗忘新类别发现
本文提出了 NCDwF (无遗忘新类别发现) 这一新的实际问题，并使用生成拟变量表示、基于互信息的正则化以及已知类别标识符等方法进行了研究，通过基于 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet-1000 的实验验证了其在已有
PDF2 years ago
无监督学习组合能量概念
本论文提出 COMET 方法，利用能量函数来表示全局和局部因素，并通过图像重新组合进行无监督发现概念，最终能够泛化未知的视觉概念，并与其他数据集进行概念组合。
PDF3 years ago
ICLR无监督发现物体辐射场
本文提出了一种无监督的方法，叫做 uORF，用于从单张图像中推断物体场景表示，该方法整合了神经 3D 场景表示和深度推断网络，能够成功地分解复杂的 3D 场景，并完成诸如场景分割、3D 编辑和新视角合成等任务。
PDF3 years ago
CVPR无监督部件分割：通过分离外观与形状
研究无监督发现和分割物体部分的问题，通过分离物体部分的外貌和形状表示来进一步优化分割性能，获得更一致的具有语义意义的部分。
PDF3 years ago
ACL早期现代印刷排版分析的概率生成模型
本研究提出了一个深度解释性的概率生成模型来分析印刷的早期现代文献中的字形。该模型引入神经网络来聚类提取的字形图像，以发现混杂多变的潜在模板。实验结果表明，我们的方法在无监督情况下发现文献中的字体，准确率优于刚性解释聚类和过度弹性的深度生成模
PDF4 years ago
通过对音频嵌入进行对抗学习映射关系实现完全无监督的音素识别
本文提出一种利用生成对抗网络进行无监督音素识别的方法，并取得了 36% 的准确率。
PDF6 years ago
CVPR野外无监督物体发现和定位：基于部件匹配和自底向上区域建议的方法
本文提出了一种基于部分匹配区域的方法，使用概率霍夫变换在多个对象类别的嘈杂图像集合中无监督地发现和定位支配对象，并在标准测试基准上证明了该方法在物体共现方面显著优于现有技术，可在具有挑战性的混合类数据集中实现鲁棒的对象发现。
PDF9 years ago