Vi studerar problemet med att förutsäga en uppsättning från en funktion vektor med ett djupt neuralt nätverk. Befintliga metoder ignorerar problemets struktur och lider av diskontinuitetsproblem som ett resultat av detta. Vi föreslår en allmän modell för att förutsäga uppsättningar som korrekt respekterar strukturen av uppsättningar och undviker detta problem. Med en enda funktion vektor som ingång, visar vi att vår modell kan automatiskt koda punktuppsättningar, förutsäga avgränsande rutor för uppsättningen av objekt i en bild, och förutsäga attributen för dessa objekt i en bild.
Deep Set Prediction Networks REF införde ett intressant tillvägagångssätt för att förutsäga uppsättningar från en funktionsvektor som är i kontrast till att förutsäga en utgång med hjälp av uppsättningar.
Deep Set Prediction Networks
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}