CLAP-IPA：通过语音和 IPA 序列的对比学习获得多语言语音表征
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自然语言处理
对比学习
通过 CLIP 评估零镜头图像理解模型的鲁棒性
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对比学习
![[MusicLDM] 低剽窃风险的文本到](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/January2024/musicldm-520x300.png)
[MusicLDM] 低剽窃风险的文本到音乐模型
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扩散模型
![AudioLDM]使用潜在扩散的文本到音](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/January2024/audioldm-520x300.png)
AudioLDM]使用潜在扩散的文本到音频生成模型
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扩散模型
![[CLAP] 语音和文本对比学习模型](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/December2023/clap_2_-520x300.png)
[CLAP] 语音和文本对比学习模型
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对比学习
![Brain2Music] 根据大脑信息自](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/December2023/brain2music-520x300.png)
Brain2Music] 根据大脑信息自动生成音乐。
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大型语言模型
![[LP-MusicCaps] 使用 LL](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/November2023/lp-musiccaps-520x300.png)
[LP-MusicCaps] 使用 LLM 自动生成音乐字幕。
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对比学习
![[MuLan] 使用对比学习的多模态音乐](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2023/mulan-520x300.png)
[MuLan] 使用对比学习的多模态音乐-文本。
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对比学习
![[MusicLM]谷歌开发的文本到音乐生](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2023/musiclm-520x300.png)
[MusicLM]谷歌开发的文本到音乐生成模型。
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Transformer
![[Make-An-Audio]用于语音生](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2023/make-an-audio-520x300.png)
[Make-An-Audio]用于语音生成的提示增强扩散模型。
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扩散模型
无需共享原始数据，通过模型对比联合学习实现准确的图像分类！
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联邦学习
人类或大规模语言模型（ChatGPT，GPT-4）是教授初级编程的更好的指导者吗？
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大型语言模型
基于GAN的图像生成方法，彻底改变了注释数据集的生成。
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生成图像
时间-频率一致性（TF-C），是时间序列中先验学习与自我监督的对比学习的首次实现。
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时间序列
时间序列LEAVES的对比学习中的自动视图学习
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时间序列
动态图上时间序列的对比性学习GraphTNC
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时间序列
成功的自我监督控制学习的数据集要求是什么？
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数据集
一种使用对比学习和卷积图网络来比较神经网架构的方法。
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纳斯达克