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人类注意力建模的趋势、应用与挑战
人类注意力建模在近年来已被证明特别有用，不仅用于理解视觉探索的认知过程，还可以为旨在解决各个领域问题的人工智能模型提供支持。本综述对近期将人类注意机制整合到当代深度学习模型中的努力进行了理性概述，并讨论了未来的研究方向和挑战。
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4 months ago
利用信息流形投影进行聚类探索
我们提出了一种新的方法，用于生成信息丰富的嵌入，该方法不仅消除了与不同类型先验知识相关的结构，还旨在揭示任何剩余的基本结构，通过采用两个目标的线性组合：首先是对先验信息相关结构进行折扣的对比主成分分析 (contrastive PCA)，其
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9 months ago
MultiCaM-Vis：高类别数量下的多分类模型可视化探索
可视化探索多分类模型，帮助机器学习专家识别学习阶段出现的问题的根本原因，如实例的误分类。本文提出了多 CaM-Vis 交互式可视化工具，该工具提供概览 + 详细信息样式的平行坐标视图和弦图，用于探索和检查类别级别实例的误分类，并报告了一项初
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10 months ago
体感人工智能综述：从模拟器到研究任务
本文对体感式人工智能领域进行了综合系统的调查和研究，包括对九个当前体感式人工智能模拟器的评估，以及对于该领域的三项研究任务，即视觉探索、视觉导航和身体问题回答的探索，并旨在为该领域模拟器和未来方向的选择提供建议。
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3 years ago
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