[B! gradient][affinity] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

gradientとaffinityに関するarxiv_readerのブックマーク (6)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.00354v3
arxiv_reader 2024/01/02
gradient

arXiv reaDer

arXiv

clustering

domain

affinity

denoising

learning

multi-task

generative
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.00354v2
arxiv_reader 2023/11/01
generative

domain

learning

arXiv

multi-task

denoising

gradient

affinity

arXiv reaDer

clustering
リンク
拡散モデルにおける負の転移への対処
arxiv_reader 2023/06/02
拡散ベースの生成モデルは、さまざまな分野で目覚ましい成功を収めています。これは、さまざまなノイズレベルを同時に包含するノイズ除去タスクでモデルをトレーニングし、マルチタスク学習 (MTL) の形式を

clustering

arXiv reaDer

arXiv

gradient

domain

generative

learning

multi-task

affinity

denoising
リンク
AsyInst: Box-Supervised インスタンスセグメンテーションのための DepthGrad と Color による非対称アフィニティ
arxiv_reader 2022/12/08
監視が弱いインスタンスのセグメンテーションは、困難な作業です。既存の方法は通常、監視としてバウンディングボックスを使用し、インスタンスセグメンテーションのペアワイズカラーアフィニティ損失などの

gradient

arXiv

segmentation

weakly-supervised

arXiv reaDer

regularization

dataset

affinity
リンク
ボックス制約付きの滑らかな最小化を介してL1正則化最小二乗問題を解く
arxiv_reader 2021/10/24
この論文では、L1正則化最小二乗問題の同等の滑らかな最小化を提案します。提案された問題は、その解を見つけるために高速最適化手法を適用することを可能にする凸型ボックス制約付きの滑らかな最小化です。さらに

gradient

affinity

arXiv

arXiv reaDer
リンク
大規模画像検索のための非交互グラフハッシュアルゴリズム
arxiv_reader 2020/12/25
ビッグデータの時代では、メモリと計算効率を改善する方法が、テクノロジーの展開を成功させるために重要になっています。ハッシュは、ビッグデータに伴う計算上の制限に対処するための最も効果的なアプローチの1つ

affinity

arXiv reaDer

manifold

dataset

gradient

arXiv
リンク
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