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基于知识图谱的可解释推荐综述

本文从知识图谱和自然语言生成的角度来认识可解释推荐

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摘要: CVPR 2024论文《HIR-Diff》提出了一种无监督高光谱图像(HSI)恢复方法,通过改进扩散模型解决高维数据恢复难题。该方法利用HSI的低秩特性,将其分解为降维图像A(由预训练扩散模型恢复)和光谱系数矩阵E(通过SVD与RRQR估计),显著降低了计算复杂度。引入指数噪声调度优化推理效率,仅需少量采样步数即可保持高质量重建。实验表明,HIR-Diff在去噪、超分辨率和缺失像素修复任务

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