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2018-08-27
来源:算法与数学之美
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2015-12-15
来源:生信人
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2016-07-09
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2021-10-05
来源:AI科技评论
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2018-12-07
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2017-12-09
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2018-04-22
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2018-05-06
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2020-06-12
来源:安徽农业科学
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2021-08-19
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2015-06-28
来源:大数据文摘
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2020-05-20
来源:AI科技评论
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选自arXiv 作者:Chao Li等 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 近日,西安电子科技大学、优必选和腾讯 AI Lab 联合提出了一种新型跨模态哈希方法:SSAH 模型框架。该框架将自监督语义学习和对抗学习结合,可以更有效地保留不同模态之间的语义相关性和表征一致性。在三个基准数据集上进行的大量实验表明 SSAH 优于当前最先进的方法。该研究的论文已被 CVPR 2018 大会接收。 简介 随着来自不同种类搜索引擎和社交媒体的多媒体数据的爆炸式增长,近年来跨模态检索已经成为了一个人们急需面对的议题 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 29, 35, 36, 41, 42...
2018-04-14
来源:机器之心
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2017-11-02
来源:机器之心
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2020-03-30
来源:机器之心
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2019-01-11
来源:微软研究院AI头条
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2018-02-26
来源:中科院之声
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2020-03-04
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2020-06-21
来源:机器之心
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2019-12-27
来源:机器之心
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2017-06-02
来源:新智元
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2017-12-14
来源:悦智网
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2020-01-23
来源:EETOP
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2016-12-02
来源:悦智网
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2020-10-26
来源:戏剧艺术
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2019-06-06
来源:知识分子
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2019-12-22
来源:数据与算法之美
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2018-04-24
来源:科学网
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2020-11-02
来源:人民司法
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2018-12-28
来源:数据猿
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