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基于逻辑的线性支持向量分类器及拒绝选项的解释
通过采用逻辑推理的方法，我们提出了一种在具有拒绝选项的线性支持向量分类器中，能够得到具有正确性和最小化特性的解释的形式化保证的途径，并将其与 Anchors 算法进行了比较，结果表明我们的方法能够以较短的时间得到较短的解释。
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3 months ago
神经元的最近邻表示
研究了最近邻表示法中阈值函数的表示复杂性，发现可以通过多项式大小和对数分辨率的最近邻表示法来表示所有阈值函数。
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5 months ago
利用锚点进行无监督人数统计的学习排序
本文提出了一种新的弱监督自动标注人群图像密集标注数据的方法，通过构造一种 Siamese Ranking Network 模型来预测图像的潜力分数以表明人群数量的排序，同时在推断阶段引入锚点来提高模型的精度。实验结果表明，该方法在无需额外添
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2 years ago
文本数据锚点的深度分析
本文首次对 Anchors 方法进行了理论分析，针对文本分类算法，使用 TF-IDF 向量化步骤，将词语替换为固定的词汇表外标记，探究了基于规则的解释性方法在不同模型上的行为，并通过对神经网络的实证研究显示了 Anchors 选择模型输入的
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2 years ago
检测 Hinghlish 新闻报道中定锚人的观点
本文提出了一项新颖的任务 - Debate 中 anchors 意见的检测，并针对此任务从代码混合的新闻辩论中创建了 ODIN 数据集，并提出 DetONADe，一个基于交互式注意力机制的框架用于分类 anchors 的话语，最终得分为 0
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2 years ago
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