variation | BriefGPT - AI 论文速递

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以自身的错误版本引导扩散模型
使用自身较小、较少训练的模型而不是无条件模型，引导生成图像，可以获得图像质量分离的控制，同时不减少变化量。这在 ImageNet 生成方面有显著的改进，64x64 像素的 FID 为 1.01，512x512 像素的 FID 为 1.25，
PDFa month ago
ACL描述图像：量化和预测视觉语言处理中人类信号的变异性快慢
图像与人类行为之间存在复杂的关系，人类的行为表现如眼动和图像描述时开始描述的时刻等表明了丰富的变化。然而，目前预训练模型的训练中几乎完全忽略了此类变化，因此需要进一步研究。本文利用同时收集的荷兰图像描述和眼动数据进行了研究，探索了视觉 -
PDF5 months ago
使用神经机器翻译预测人类翻译难度
人工翻译人员的阅读和翻译速度能够被神经机器翻译（NMT）模型的意外性和注意力特征解释，意外性是翻译困难度最成功的预测因素之一。
PDF6 months ago
熟悉度对命名差异的影响：普通话中的物体命名研究
不同的说话者对于同一对象或实体往往产生不同的名称（例如女游客的 “女人” 与 “游客”）。我们为汉语创造了一个语言和视觉数据集，提供了 1319 个自然图像的平均 20 个名称，并研究了对于某种对象的熟悉程度如何与跨研究对象触发的命名变异程
PDF8 months ago
布尔变异与布尔逻辑反向传播
基于布尔集合引入了变异概念，并基于此概念发展了布尔逻辑反向传播原则。利用这一概念，可以构建以布尔数字作为权重和激活的深度模型，并使用布尔逻辑而不是实数运算进行操作。特别地，可以在布尔领域直接训练布尔深度模型，而无需潜在权重。层次内合成和反向
PDF8 months ago
MMJAZZVAR：扩展版钢琴爵士乐演奏中的变奏数据集
从爵士钢琴独奏中手动提取爵士曲的变奏段落，构建 502 个包含变奏和原始 MIDI 段的 JAZZVAR 数据集，用于基于 Transformer 模型的创意音乐任务。
PDFa year ago
利用机器学习进行信息分解，识别复杂系统中的相关变化
通过信息熵，我们提出了一种实用的方法来解压数据中的重要变化，以研究复杂系统。
PDFa year ago
文本的文体变化：选择、体裁和个人
本章提出了更明智的文本风格变异统计目标，主要分别从文本学和应用角度阐述了在受众阅读经验的基础上制定的目标所必须具备的关键概念：相关性、有效性和实用性，并探讨了文本风格的变异因素是个体选择而非纯文本特征本身，而读者对特定文本的评价通常基于文体
PDF2 years ago
独立可控特征
本文旨在研究如何在交互环境中通过找出学习者可控制的因素来寻找控制观察数据变异因素的因素，提出了一种新颖的方法并在实验中进行了测试。
PDF7 years ago
ACL文学语言的数据导向模型
利用句法和词汇特征，以及人类评级来预测文学性，本模型是第一个通过多种特征区分高低文学小说，并可解释 76.0％文学评级的变异性。
PDF7 years ago
ACL利用社交关注解决情感分析中的语言变异问题
本文介绍了一种基于注意力机制的神经网络结构，利用社交网络中的同质性，将分类函数平滑化，从而实现个性化的情感分析模型，提高在 Twitter 和评论数据上的情感分析准确性。
PDF9 years ago