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Glore

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  1. RESEARCH · CL_206094 ·

    新的深度学习网络增强稀疏视图CT重建

    研究人员开发了两种新的深度学习网络用于稀疏视图计算机断层扫描(CT)重建,旨在提高图像质量并降低辐射剂量。CG-GLORE采用受二阶优化启发的全局-局部正则化网络(GLORE),该网络结合了Nyström注意力机制,以捕捉局部解剖细节和非局部依赖性。第二种方法4D-SG采用共享结构4D谱高斯表示法和高斯谱密度曲线网络(GSC-Net),以分离空间结构与谱衰减变化。这两种方法在各种数据集上的定量指标和视觉保真度方面均显示出比现有方法有显…

  2. RESEARCH · CL_193307 ·

    新研究探索大型语言模型中的递归和隐式推理

    两篇新研究论文探讨了改进大型语言模型(LLMs)隐式推理的方法。第一篇论文介绍了“递归深度 Transformer”,它通过在相同的 Transformer 层上进行迭代计算来增强组合泛化能力。第二篇论文提出了“ReLIT”(递归隐式 Transformer),一个框架,通过添加一个可训练的递归块来增强一个固定的 LLM,在输出前优化潜在思维,旨在弥合符号推理与自然语言连贯性之间的差距。