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CAST: 面向表格数据的集群感知自训练
基于集群假设，我们提出了 Cluster-Aware Self-Training (CAST) 方法来进行表格数据的自我训练，并通过规范分类器的置信度来增强现有的自我训练算法，从而提高性能和稳健性。
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9 months ago
解读时空图预测：因果视角与处理
通过使用因果治疗，本文提出了一种名为 CaST 的新框架来解决时空图预测中的时间分布外问题和动态空间因果问题，该框架通过建立结构因果模型来解析 STG 的数据生成过程，使用新的解缠结块通过反门调整来处理时间分布外问题，并利用前门调整和 Ho
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9 months ago
EMNLP
CAST：使用抽象语法树的层次分割和重构提高代码摘要
本文介绍了一种称为 CAST 的新型模型，采用分层拆分和重构 AST 来完整地捕捉 AST 中的丰富信息，利用递归神经网络对子树进行编码，通过重构拆分后的 AST 来聚合嵌入子树，最后使用 AST 表示和源码嵌入进行代码摘要，进而提高程序的
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3 years ago
CASTing Your Model: 学习本地化改善自监督表示
提出了一种名为 CAST 的方法，在场景图像上使用无监督的显著性图提供关注力监督，显著改善了自监督学习方法在场景图像上学习的特征，同时进一步实验表明，CAST 训练的模型对背景的变化更具鲁棒性。
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4 years ago
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