adaptive clustering | BriefGPT

关键词adaptive clustering

搜索结果 - 8

基于聚类的神经网络标准化层
深度学习面临的挑战包括内部协变量偏移、标签偏移、梯度消失 / 爆炸、过拟合和计算复杂性。本文引入基于聚类的规范化方法 (CB-Norm) 的两个变种 —— 有监督聚类规范化 (SCB-Norm) 和无监督聚类规范化 (UCB-Norm)，提
PDF3 months ago
SIGIR通过可扩展的主题嵌入从连续新闻流中无监督地发现故事
该研究提出了一种基于主题嵌入、动态嵌入和自适应聚类的框架 USTORY 实现了无监督在线故事发现，并在真实新闻数据集上进行了全面评估，结果表明 USTORY 的性能比基线更高，并且具有鲁棒性和可扩展性。
PDFa year ago
CVPR半监督领域自适应的跨域自适应聚类
该论文提出了一种名为跨域自适应聚类的新方法，使用敌对训练产生自适应聚类损失，将未标记目标数据的特征分组到聚类中，并在源域和目标域之间进行聚类特征对齐。使用伪标签扩展了目标域中每个类的标记样本的数量，并产生了更强大的聚类核心，从而实现了半监督
PDF3 years ago
EMNLPSelfORE: 自监督关系特征学习用于开放领域关系抽取
本研究提出了一个自主提取的框架 (SelfORE)，通过利用大规模预训练语言模型，自适应聚类上下文化的关系特征，并通过改进关系分类的上下文化特征来引导自主提取过程，并在三个数据集上的实验结果表明 SelfORE 在与竞争基线的比较中，已实现
PDF4 years ago
SIGIR协同过滤赌博机
本文提出了一种自适应聚类技术，以探索 - 利用策略为基础，用于内容推荐系统中高动态性的推荐领域，该算法利用数据中的喜好模式，具有与协同过滤方法类似的优点，对中等规模的真实世界数据集进行了实证分析，表现出可扩展性和预测性能提高。
PDF9 years ago
网络分布式聚类和学习
本论文提出了一种自适应聚类和学习方案，使代理能够学习他们应该与哪些邻居合作以及忽略哪些其他邻居。通过这样做，该算法使代理能够识别他们的集群并在网络上实现改进的学习和估计精度。
PDF10 years ago
ICML在线集群化的赌博机
介绍一种基于自适应聚类探索 - 利用 (“赌徒”) 策略的内容推荐算法，提供标准随机噪声环境下的尖锐遗憾分析，证明其伸缩性属性并在一些人工和实际数据集上证明其有效性。实验结果显示，在赌徒问题上，预测性能显著优于现有技术方法。
PDF10 years ago
主动聚类：使用自适应选择的相似性进行健壮高效的分层聚类
本文研究基于少量配对相似性进行层次聚类的方法，证明如果簇内相似性超过簇间相似性，则可正确确定层次聚类，提出一种自适应聚类方法并解决了具有噪声相似度值的情况。
PDF13 years ago