Zobrazeno 1 - 10
of 22 866
pro vyhledávání: '"mutual exclusivity"'
Weakly Incremental Learning for Semantic Segmentation (WILSS) leverages a pre-trained segmentation model to segment new classes using cost-effective and readily available image-level labels. A prevailing way to solve WILSS is the generation of seed a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.11981
When children learn new words, they employ constraints such as the mutual exclusivity (ME) bias: a novel word is mapped to a novel object rather than a familiar one. This bias has been studied computationally, but only in models that use discrete wor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.13922
Autor:
Li, Guanjun1 (AUTHOR), Liu, Xiaohan1 (AUTHOR), Gu, Chunhui1 (AUTHOR), Ma, Guichuang1 (AUTHOR), Li, Shaowei1 (AUTHOR), Ma, Zhenfeng1 (AUTHOR), Xiong, Yanqiu1 (AUTHOR), Jiang, Yu1 (AUTHOR), Huang, Qiong1 (AUTHOR), Wu, Jianhua1 (AUTHOR), Wu, Zhenzhen1 (AUTHOR), Liao, Wangjun1 (AUTHOR), Wu, Qijing1 (AUTHOR) wuqijingsmu@126.com, Shi, Min1 (AUTHOR) nfyyshimin@163.com
Publikováno v:
Journal of Translational Medicine. 8/3/20244, Vol. 22 Issue 1, p1-23. 23p.
This paper introduces Low-shot Object Learning with Mutual Exclusivity Bias (LSME), the first computational framing of mutual exclusivity bias, a phenomenon commonly observed in infants during word learning. We provide a novel dataset, comprehensive
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.03533
Autor:
Guanjun Li, Xiaohan Liu, Chunhui Gu, Guichuang Ma, Shaowei Li, Zhenfeng Ma, Yanqiu Xiong, Yu Jiang, Qiong Huang, Jianhua Wu, Zhenzhen Wu, Wangjun Liao, Qijing Wu, Min Shi
Publikováno v:
Journal of Translational Medicine, Vol 22, Iss 1, Pp 1-23 (2024)
Abstract Background An increasing number of clinical studies have begun to explore combination strategies with immune checkpoint inhibitors, aiming to present new opportunities for overcoming anti-PD-1 treatment resistance in gastric cancer. Unfortun
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aee4e939ad0f425fb96d34343da1e075
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Recent datasets expose the lack of the systematic generalization ability in standard sequence-to-sequence models. In this work, we analyze this behavior of seq2seq models and identify two contributing factors: a lack of mutual exclusivity bias (i.e.,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.15578
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.