人工智能论文(人工智能论文选题)

人工智能创作的短篇论文分享

第一篇:特征选择中稀疏性的有效性

我们提出了一种通过学习判别特征的判别表示并使用它们来生成判别特征来自动选择信息特征的新方法。判别特征可以是具有相同颜色的另一幅图像的彩色版本的图像。由于一个的着色版本不能区分,区分特征不会被区分特征选择。在这项研究中,所提出方法的判别特征选择任务用于从给定的一组选定图像中发现判别特征。将所提出的方法与最先进的模型进行比较。实验结果表明,与现有模型相比,所提出的模型在判别特征选择任务上有显着的改进。

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第二篇使用判别堆栈卷积神经网络学习视觉编码

我们探索了在一组视频帧上学习对象标签的问题:视频帧表示语义图或视频流中每个神经元生成的帧级信息的交互式表示。该领域最重要的挑战之一是缺乏一种有效的方法来注释这种视觉表示。我们提出了一种无需注释标签即可识别对象的新方法。我们方法的目标是学习一种联合嵌入策略,该策略能够在不标注标签的情况下识别对象。换句话说,视频帧是语义图的表示,而不是一组标签。我们展示了如何使用嵌入策略学到的知识来实现??这一点,以及视频帧如何是一组具有丰富对象标签语言的嵌入。我们表明,我们的方法比现有的嵌入策略更健壮,可以标记没有注释标签的对象。我们的方法基于深度监督机制,用于注释单个标签。实证结果表明,与现有技术相比,我们的方法是有效的。 论文标题与摘要均为人工智能自动生成,可以免费使用

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