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用于开放集识别的特定类别语义重构
开放集识别使深度神经网络（DNNs）能够识别未知类别的样本，同时对已知类别的样本保持较高的分类精度。.现有的基于自动编码器（AE）和原型学习的方法在处理这一具有挑战性的任务方面显示出巨大的潜力。.在这项研究中，我们提出了一种新的方法，称为特定类别语义重建（CSSR），它整合了AE和原型学习的力量。.具体来说，CSSR用流形取代了原型点，流形由特定类别的AEs代表。.与传统的基于原型的方法不同，CSSR将每个已知的类都建立在一个单独的AE流形上，并通过AE的重构误差来测量类的归属性。.特定类别的AE被插入到DNNbackbone的顶部，并重建DNN学到的语义表征，而不是原始图像。.通过端到端学习，DNN和AEsboost相互学习，以学习鉴别性和代表性信息。.在多个数据集上进行的实验结果表明，所提出的方法在近似和开放集识别方面都取得了出色的性能，而且足够简单和灵活，可以纳入现有的框架中。.
《Class-Specific Semantic Reconstruction for Open Set Recognition》
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【#海洋中发现5000多种新RNA病毒#】美国俄亥俄州立大学微生物学家从世界各地收集的海水样本中发现了5000多种新RNA病毒，并将它们归类的门的数量从5种增加到10种。这一有关RNA病毒的新数据宝库扩大了生态研究的可能性，并重塑了人们对这些小而重要的亚微观粒子如何进化的理解。相关研究论文发表在近日的《科学》杂志上。（科技日报，嘉玛）
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如果在处理复杂数据时，我们能把表现较好的神经网络和人工建模方法结合起来，可解释性、生成和操作对象的能力、无监督特征学习和零样本学习的问题，都可以在一定程度上得到解决。对于微分方程和其他人工建模方法来说，图像处理很难进行，但通过和深度学习进行结合，上述模型允许我们进行对象的生成和操作、可解释性强，最重要的是，该模型可以在其他数据集上完成相同的工作。模型中的特征虽然具有可解释性，但特征之间是相关联的，换句话说，这些特征是耦合在一起的。这个时候实现解耦表示十分重要，也就是让嵌入中的每个元素对应一个单独的影响因素，并能够将该嵌入用于分类、生成和零样本学习。
该论文集共收录38篇论文，最高引用数是7336，来自谷歌大脑的Yoshua Bengio该领域发表了5篇论文，在所有学者中最多。
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