Suppression des traînées de pluie à l'aide d'un réseau génératif antagoniste amélioré avec optimisation de la fonction de perte

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Suppression des traînées de pluie   Réseau génératif antagoniste   Optimisation de la fonction de perte   Mécanisme d'auto-attention   Filtre bilatéral à guidage croisé  

Contexte académique Dans le domaine de la vision par ordinateur, les traînées de pluie (rain streaks) constituent un facteur de perturbation courant, en particulier dans les systèmes de surveillance extérieure, de conduite autonome et de transport intelligent. Les traînées de pluie réduisent considérablement la qualité des images, affectant les cap...

Approche de décision à trois voies basée sur l'utilité et les procédures de transformation de localisation dynamique dans un ensemble flou orthopair circulaire de rang Q pour le classement et le classement des grands modèles de langage

Mathématiques, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Décision à trois voies   Ensembles flous orthopairs circulaires de rang Q   Grands modèles de langage   Théorie de l'utilité   Transformation de localisation dynamique   Prise de décision multicritère   Gestion de l'incertitude  

Contexte académique Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) et du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP), les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) ont réalisé des progrès significatifs dans les milieux académiques et industriels. Cependant, bien que les LLMs excellent d...

Modélisation de l'attention visuelle basée sur la théorie de la Gestalt

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Théorie de la Gestalt   Détection de saillance   Similitude de couleur   Proximité spatiale  

Contexte Dans le domaine de la vision par ordinateur, la recherche sur les modèles d’attention visuelle vise à simuler comment le système visuel humain sélectionne les régions d’intérêt dans une image ou une scène naturelle. Le cerveau humain est capable d’identifier rapidement et avec précision les régions saillantes d’une scène visuelle, une capa...

Méthode améliorée de file d'attente alternative basée sur les mesures de dissimilarité et les degrés de possibilité des ensembles d'intervalles pour la prise de décision multi-experts multi-critères

Mathématiques, Sciences de l'information, Intelligence artificielle,
ensembles d'intervalles   mesure double-quantitative   mesures de dissimilarité   degrés de possibilité   méthode de file d'attente alternative   prise de décision multi-experts multi-critères  

Contexte académique et introduction du problème Dans le domaine de la prise de décision multi-experts multi-critères (Multi-Expert Multi-Criteria Decision-Making, MEMCDM), la gestion efficace de l’incertitude et de l’imprécision des informations reste un défi central. En particulier, dans les scénarios complexes impliquant plusieurs experts et crit...

Apprentissage conjoint de sous-mots multicouches activé par l'attention pour l'incorporation de mots chinois

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
Incorporation de mots chinois   Analyse sémantique   Mécanisme d'attention   Sous-chaîne de caractéristiques   Information morphologique   Information de prononciation  

Contexte académique Ces dernières années, les vecteurs de mots chinois (Chinese Word Embedding) ont attiré une attention considérable dans le domaine du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP). Contrairement à l’anglais, la structure des caractères chinois est complexe et variée, ce qui pose des défis uniques pour la représ...

Exploitation des réseaux de convolution de graphes pour l'apprentissage semi-supervisé dans les données non graphiques multi-vues

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
données multi-vues   apprentissage semi-supervisé   estimation de graphe   graphe de consensus   réseaux de convolution de graphes  

Contexte Dans le domaine de l’apprentissage automatique, l’apprentissage semi-supervisé (Semi-Supervised Learning, SSL) a attiré une attention particulière en raison de sa capacité à exploiter un petit nombre de données étiquetées et un grand nombre de données non étiquetées pour l’apprentissage. En particulier dans les scénarios où l’étiquetage de...