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binary representation
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连续还是离散，这才是问题的关键
本文研究了将二元表示引入输出端，以允许模型输出二元标签，通过改进 CKY 算法、定义新的相似性函数和引入新的对比损失函数，我们的模型在各种结构化预测任务中取得了有竞争力的性能，并证明了二元表示可以进一步缩小深度学习连续性和自然语言离散性之间
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22 days ago
QRscript：在 QR 码中嵌入编程语言以支持决策与管理
编码一门编程语言到 QR 码中的二进制表示，并通过虚拟机反向执行，以实现将设备和物体变得更智能化的方法。该研究提出了一种名为 QRscript 的编程语言，旨在产生非常紧凑的目标二进制代码，并介绍了一个特定的子语言用于编码决策树。研究通过一
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3 months ago
神经执行引擎：学习执行子程序
通过研究数值子程序，该论文发现基于 transformer 的序列到序列模型可以学习排序等子程序，但当列表长度超出训练集时，性能迅速下降。作者提出了一种条件掩蔽机制来解决这个问题，并展示了使用二进制表示编码数字可以处理训练过程中未见数据的能
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4 years ago
EDUCE: 通过无监督概念提取解释模型决策
本文提出一种新的自我解释模型，通过低维度二进制表示预测结果并提供输入概念存在的解释，自动定义相关概念，实现易解释性，实验结果表明模型在文本分类和情感分析任务中具有较好的表现。
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5 years ago
自二值化网络
本文介绍一种训练自我二值化神经网络的方法，通过使用平滑激活函数代替符号激活函数，减少二值化过程中的优化难度，同时还提出了一种简化二值批归一化的方法，实现了比传统浮点和二值网络更低的内存和计算消耗以及更高的分类准确率。
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5 years ago
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