山西做网站建设的平台,哈尔滨网络推广,小网站大全,网站开发端用chatgpt最好要给他范例。chatgpt降重原理#xff1a;
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一. 中文论文翻译成英文
广义零样本学习是我的研究方向#xff0c;下面…用chatgpt最好要给他范例。chatgpt降重原理
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一. 中文论文翻译成英文
广义零样本学习是我的研究方向下面的提示词改为自己的研究方向。
1.1 直接翻译
你是一位广义零样本学习的专家现在在写一篇学术论文将如下中文Latex版论文片段翻译成英文要求符合sci英文论文风格具备语法正确清晰简洁和整体可读性.为了符合sci英文论文习惯可以更改句子的顺序和重组句子。1.2 根据中文内容重写成英文推荐
你是一位广义零样本学习的专家现在在写一篇学术论文请重写如下中文论文片段要求与原片段总体思想保持一致但更简略。符合sci英文论文风格具备语法正确清晰简洁和整体可读性。二.降重
2.1 直接降重(效果差)
你是一位广义零样本学习的专家为了将如下论文片段降重请提取如下内容的主干重新书写该段内容。要求符合中文学术风格具备语法正确清晰简洁和整体可读性.为了句子通顺可以更改句子的顺序和重组句子2.2 降重两步法(效果好)
gpt的记忆力很好会根据之前输入的东西进行决策所以要新建窗口。
1.新建一个窗口进行关键点提取.
提示词
提炼出这段话的关键点和结论简明扼要:如
2.复制上面写的关键点和结论然后让gpt扩写
你是一位广义零样本学习的专家请将如下关键点和结论扩写成论文的一个片段要求符合学术风格具备语法正确清晰简洁和整体可读性.如
关键点和结论1. 回归器的构建方法- 通过监督学习使用可见类的标记示例。- 通过无监督学习使用不可见类的视觉特征和类属性。2. 回归器的监督学习- 对于可见类的每个样本通过最小化将其视觉特征映射到相应的类属性进行训练。3. 回归器的无监督学习- 使用可见类的视觉特征和语义属性进行训练。- 通过最小化视觉特征与相应的语义属性损失来学习将它们对齐。4. 训练生成器- 在训练回归器之后冻结其参数。- 使用噪声 $z$ 和可见类语义属性$A^s$输入到生成器生成可见类视觉特征$\bar{V}^s$。- 使用回归器将$\bar{V}^s$作为输入在Eq(1)中将其对应的真实语义属性嵌入$\bar{A}^s$作为标签。- 通过最小化预测的语义属性嵌入$\bar{A}^s$和真实的语义属性嵌入$A^s$的损失来训练生成器生成更逼真的视觉特征。三.润色 和 检查语法是否有错误
3.1 中文论文润色提示词
下面这段论文片段是否符合中文论文的风格和表达习惯你可以更改这个片段必要的时候可以重组句子更改语句顺序使这个片段符合中文论文表达习惯给出更改的理由。3.2 英文润色
下面这段论文片段是否符合sci英文论文的风格和表达习惯你可以更改这个片段可以重组句子更改语句顺序使这个片段符合sci英文论文表达习惯给出更改的理由。
