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compositional functions
搜索结果 - 5
人类和机器的功能组合学习
在研究中，我们通过探索人类和神经网络模型在学习和推理组合函数方面的能力，发现人类能够在不同的交互条件下对视觉函数组合进行零样本泛化，比较同一任务中的神经网络模型发现，通过元学习组合性（MLC）方法，标准序列到序列的转换器能够模仿人类在函数组
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4 months ago
KDD
非线性神经电路的细粒度系统识别
本研究旨在探讨利用收集的神经元电信号数据，结合神经科学的领域知识，通过一定的条件，实现高维组合函数的稀疏非线性模型复原。研究发现，权重的符号约束是实现神经电路模型复原的必要条件，并在模拟生物电路实验中，通过理论和实验得出了相关结论，最终在小
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3 years ago
ICLR
高效深度表示学习能否实现？
本研究测试了标准深度学习方法是否能够发现几种深层表示理论所提出的有效表示，并发现并非深度网络类中的每一个组件都能够被有效地学习，因此需要进一步限制来理解哪些函数既可以有效地表示也可以被学习。
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6 years ago
ACL
基线模型的重要性：简单的基于词嵌入的模型及其相关池化机制
本文对比了基于简单词向量嵌入的模型（SWEMs）、基于词向量的 RNN/CNN 模型以及两种额外的词嵌入池化策略在 17 个数据集上的性能，研究发现在多数情况下，SWEMs 具有相当甚至更好的表现，且提出的两种池化策略在长文本分类任务上表现
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6 years ago
函数学习：何时深度学习优于浅层学习
本文证明了深度（分层）网络可以近似组合函数，其准确度与浅层网络相同，但训练参数以及 VC 维度指数级地减少，并定义了一般类可扩展和平移不变算法来证明深度卷积网络的简单和自然的一组要求。
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8 years ago
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