研究发现:名字相似的人,长相相似度竟高达这么多
为了排除人类认知偏见的影响,研究者引入了机器学习技术,通过神经网络模型分析成人和儿童面部特征与名字之间的关系。结果表明,相同名字的成年人面孔相似度达到了60.05%,显著高于随机概率的50%。而儿童的面孔相似度为51.88%,并没有显著高于随机水平。这表明,名字与成年人面部特征之间存在关联,但在儿童中并不明显。这...
CVPR‘24全程满分!上交大港中文等提出神经场网格模型三大定理
比如神经网络的输出可以用其参数的梯度来表示。在训练过程中,网络参数的更新会导致输出的变化,而这种变化在参数空间中的变化速率可以用梯度来表示。NTK定义了两个输入数据点的输出变化之间的相似度。形式上,对于输入数据点xi和xj,神经正切核Θ(xi,xj)可以定义为网络输出对参数的梯度的内积:其中,f(x,θ)是神...
全面介绍一下深度学习下的Radar感知融合策略及研究方向
最后,对于每个检测对,根据Yager的组合规则融合类别相似度和位置相似度。证据融合为信息融合提供了可靠的框架。然而,它不能直接应用于基于单一假设进行预测的神经网络检测器。为了解决这个问题,可以使用保形预测来使用少量校准数据从经过训练的网络生成置信集。Radar检测中的挑战尽管基于深度学习的雷达感知在数据集上表...
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限
统计结果如下表所示,结果表明在自监督学习模型(w-SAL)中,噪声物品与其他物品之间的平均余弦相似度显著低于没有自监督学习的模型(w/o-SAL)中的对应值。SelfGNN展示了准确识别和减弱可能为噪声的交互行为的能力。总结与未来工作SelfGNN使用图神经网络的用户序列学习,并提出了一种新颖的个性化自监督学习范式来增强...
准确率达0.96,从序列中预测蛋白-配体互作的约束图神经网络
研究人员利用PSICHIC成功筛选出一种新型腺苷A1受体激动剂(与已知最接近的A1R激动剂的Tanimoto相似度为0.2),并分析了腺苷受体亚型之间的配体选择性。价值体现蛋白质-配体相互作用指纹描述了配体和蛋白质残基之间发生的特定相互作用的特征。传统上,这些指纹来自3D蛋白质-配体复合物,这是一个昂贵的过程...
用扩散模型生成神经网络?NUS 尤洋团队:这不是开玩笑
这项工作中,研究团队创新性地应用扩散模型来生成高性能神经网络的参数配置(www.e993.com)2024年10月24日。他们结合了自动编码器框架和标准潜在扩散模型(LDM)设计了一种新颖的方法,即“参数扩散”(p-diff),通过训练LDM从随机噪声中合成有效的神经网络参数latentrepresentations。此方法具有以下特点:1)它始终达到与训练数据相似的性能,甚至能在...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
正如前文分析的阿拉伯文特征一样,可以在两个Transformer模型中都能学习到。研究者用激活相似度来衡量两个模型之间特征的相似度,结果显示许多特征在两个模型之间能找到对应的相似特征。研究者进一步将发现的特征与其他文献中报道的特征进行比较,以寻找更强的普遍性形式。例如,研究者在文献[6]中找到了代表Base64(A/0...
图神经网络加持,突破传统推荐系统局限!北大港大联合提出SelfGNN...
新智元报道编辑:LRST好困新智元导读SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习,能够捕捉用户行为的多时间尺度模式,降低噪声影响,提升推荐系统鲁棒性。
车圈最大AI「黑马」吉利:自研语音大模型登顶,性能超SOTA 10%
01吉利汽车自研的语音大模型HAM-TTS在发音准确性、自然度和说话人相似度上超越了SOTA成果VALL-E。02HAM-TTS模型在风格一致性、音调一致性以及整体得分上,相比VALL-E有10%左右的提升。03除此之外,吉利语音大模型还具备跨语种无缝切换能力,支持四川话、粤语、东北话等多种方言合成。
模型小,还高效!港大最新推荐系统EasyRec:零样本文本推荐能力超越...
在推荐系统的领域中,深度神经网络(DNNs)已经成为一种强大的工具,它们通过学习用户和商品之间的复杂交互,为协同过滤(CF)提供了新的视角。协同过滤是一种利用用户之间的相似性或商品之间的相似性来推荐未交互过的商品的方法。深度学习方法,特别是图神经网络,通过捕捉用户-商品交互数据中的高阶特征和模式,极大地提升...