Text Generation with Deep Variational GAN [16.3] モード崩壊問題に対処するために,GANベースのジェネリックフレームワークを提案する。 私たちのモデルは高い多様性で現実的なテキストを生成できることを示します。 論文参考訳(メタデータ) (Tue, 27 Apr 2021 21:42:13 GMT)
GAN利用したテキスト生成。
Improved and Efficient Text Adversarial Attacks using Target Information [34.5] ブラックボックス設定における自然言語モデルの逆例の研究への関心が高まっている。 以前の高価な検索ではなく、解釈可能な学習によって単語のランク付けを学ぶ新しいアプローチが導入された。 このアプローチを使用する主な利点は、最先端のメソッドに匹敵する攻撃率を達成できるが、高速でクエリが少ないことである。 論文参考訳(メタデータ) (Tue, 27 Apr 2021 21:25:55 GMT)
Explaining in Style: Training a GAN to explain a classifier in StyleSpace [75.8] 本稿では,画像の意味的属性を説明するための生成モデルの学習法であるstylexを提案する。 StylExは、セマンティックとよく調和し、意味のある画像固有の説明を生成し、人間に解釈できる属性を見つけます。 その結果,この手法はセマンティックとよく一致し,意味のある画像特異的な説明を生成し,人間と解釈できる属性を見出した。 論文参考訳(メタデータ) (Tue, 27 Apr 2021 17:57:19 GMT)
Understanding Chinese Video and Language via Contrastive Multimodal Pre-Training [79.9] VICTORという新しいビデオ言語理解フレームワークを提案します。VICTORは対比mulTimOdal pRe-trainingによる視覚言語理解の略です。 VICTORは、対応する高品質のテキスト記述を備えた1000万以上の完全なビデオを含む大規模な中国のビデオ言語データセットで訓練されています。 論文参考訳(メタデータ)参考訳(全文) (Mon, 19 Apr 2021 15:58:45 GMT)