Крупномасштабные предварительно обученные языковые модели достигли самых современных результатов по многим тестам обработки естественного языка (NLP), но эти модели, требующие большого количества данных, имеют тенденцию испытывать затруднения в условиях обучения с небольшим количеством кадров, где доступны только ограниченные данные обучения. Чтобы решить эту проблему, команда из Массачусетского университета в Амхерсте и Google Research предложила самообучение с расширением задач..

ArtiClarity | MetaGAN: использование состязательного подхода для платформы обучения с несколькими выстрелами Я пишу эту статью как первую в серии обзоров статей «ArtiClarity», в которой я планирую поделиться своими чтениями по различным научным темам (в основном, моей собственной области, электронному здравоохранению и искусственному интеллекту), чтобы еще больше расширить свое понимание. как поделиться тем, что я узнал со своими сверстниками. В качестве первой статьи я расскажу об..

В этой статье описывается синтез видео в видео [1], размещенный на arXiv 20 августа 2018 года, и синтез нескольких кадров видео в видео [2], опубликованный 28 октября 2019 года. Первый - это статья о GAN под названием vid2vid, которая может синтезировать правдоподобные видео на основе семантических изображений, таких как маски разделения на области. Последний представляет собой статью о GAN под названием Few shot vid2vid, которая развивает первый и может составлять видео на основе..