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学术论文

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5金币稳健损失函数的课程视角（英文版）.PDF

英文标题：A Curriculum View of Robust Loss Functions中文摘要：本文研究了鲁棒损失函数在标签噪声下的训练动态，通过重新表示大多数损失函数为具有相同类得分边界和不同样本加权函数的形式，提供了对训练动态的直观分析，证明了简单的修复可使欠拟合的鲁棒损失函数竞争力与最先进的方法相当，而训练时间表可以明显影响噪声鲁棒性，即使使用鲁棒损失函数。英文摘要：Robust loss functions are designed to combat the adverse i...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 3.86MB | 24 页
3金币蒸馏逐步！用更少的训练数据和更小的模型尺寸胜过更大的语言模型（英文版）.PDF

英文标题：Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes中文摘要：本文介绍一种名为 “Distilling step-by-step” 的新机制，该机制通过在多任务训练框架内提取 LLM rationales 作为小型模型的附加监督来训练比 LLM 更小且表现更好的模型，并且使用远少于 finetuning 或 distil...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 2.12MB | 12 页
1金币在多语言表征空间中确定语言距离与跨语言转移之间的相关性（英文版）.PDF

英文标题：Identifying the Correlation Between Language Distance and Cross-Lingual Transfer in a Multilingual Representation Space中文摘要：本研究探讨了在多语言语言模型中，语言特征对跨语言转移性能的影响方式以及如何将其映射到表示空间中。研究着重探讨了语言特征在表示空间和跨语言转移性能中的相互关系，并初步展示了如何利用这些发现增强对语言差异较大的语言的转移能力。英文摘要：Prio...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 311.26KB | 8 页
1金币响应条件的交替预测（英文版）.PDF

英文标题：Response-conditioned Turn-taking Prediction中文摘要：本文提出一种模型，该模型将对话历史和下一个讲话者想要说的内容作为条件来预测对话的结束，比基线模型在各种指标上的表现更好。该模型可作为一个增量响应排名器，在各种场景中得到应用。英文摘要：Previous approaches to turn-taking and response generation in conversationalsystems have treated it as a ...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 227.68KB | 6 页
3金币一种神经分而治之的推理框架，用于从语言复杂的文本中检索图像（英文版）.PDF

英文标题：A Neural Divide-and-Conquer Reasoning Framework for Image Retrieval from Linguistically Complex Text中文摘要：本文提出了一种名为 NDCR 的端到端的神经分治推理框架，将语言复杂的文本视为由多个简单命题句组成的复合命题文本，并包含三个主要组件：命题生成器、基于预训练 VLM 的视觉语言交互器以及神经符号推理器，该框架在复杂的图像 - 文本推理问题中显著提高了性能。英文摘要：Pretra...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 8.91MB | 11 页
1金币 AV-SAM:模型将任何物体分割与视听定位相结合（英文版）.PDF

英文标题：AV-SAM: Segment Anything Model Meets Audio-Visual Localization and Segmentation中文摘要：本文提出了基于 SAM 模型的简单而有效的音频 - 视觉定位和分割框架 AV-SAM，可以生成对应于音频的听觉对象掩模，实现像声音定位和分割等视听任务。英文摘要：Segment Anything Model (SAM) has recently shown its powerful effectiveness invi...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 1.12MB | 4 页
1金币基于特征的深度卷积神经网络单张图像去雨（英文版）.PDF

英文标题：Single Image Deraining via Feature-based Deep Convolutional Neural Network中文摘要：本研究提出了一种基于数据驱动和基于模型相结合的单幅图像去雨方法，通过使用 CNN，高频信息提取，特征转换，和使用注意机制的神经网络，实现了优异的效果。英文摘要：It is challenging to remove rain-steaks from a single rainy image because therain ste...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 2.9MB | 6 页
1金币使用低秩反卷积进行多维信号恢复（英文版）.PDF

英文标题：Multi-dimensional Signal Recovery using Low-rank Deconvolution中文摘要：本文提出了低秩反卷积，这是一个用于效率信号表示的低层特征映射学习的强大框架，适用于信号恢复，并在学习压缩视频表示和解决图像修复问题方面展现了其优势。英文摘要：In this work we present Low-rank Deconvolution, a powerful framework forlow-level feature-map learn...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 891.39KB | 5 页
5金币基于不变特征的自然语言鲁棒水印技术（英文版）.PDF

英文标题：Robust Natural Language Watermarking through Invariant Features中文摘要：本文研究一种基于自然语言的水印系统，旨在通过嵌入足够的信息和提取不变特征以提高其负载能力和鲁棒性，进而提高水印系统的版权保护能力。通过系统分析提出了一种抗干扰的填充模型，并建立了一个对比实验，结果表明该方法相较于之前的方法鲁棒性平均提高了百分之十六点八。英文摘要：Recent years have witnessed a proliferation o...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 723.1KB | 22 页
1金币使用 Segment Anything 模型扩大遥感分割数据集的规模（英文版）.PDF

英文标题：Scaling-up Remote Sensing Segmentation Dataset with Segment Anything Model中文摘要：本研究提出 SAMRS，通过整合 SAM 和现有的遥感物体检测数据集以生成大规模遥感分割数据集，该数据集在大小上超过了现有的高分辨率遥感分割数据集。SAMRS 可用于语义分割、实例分割和目标检测等研究领域。同时，我们对 SAMRS 进行了全面的分析并希望它能促进遥感分割、特别是大规模模型预训练等方面的研究。英文摘要：The su...

内容提供方：外唐用户 | 2023-05-06 发布 | 7.51MB | 7 页