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General Transform: A Unified Framework for Adaptive Transform to Enhance Representations
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自适应的“一般变换”（GT）框架，旨在解决缺乏数据集特性知识时选择合适离散变换的问题。GT能够根据数据集和任务学习数据驱动的映射，实验证明其在计算机视觉和自然语言处理中的表现优于传统方法。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应的“一般变换”（GT）框架，旨在解决缺乏数据集特性知识时选择合适离散变换的问题。
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GT能够根据数据集和任务学习数据驱动的映射。
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实验证明，加入GT的模型在计算机视觉和自然语言处理任务中的表现优于传统变换方法。
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GT显示出其在多种学习场景中的有效性。
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