conditional independence assumption | BriefGPT

关键词conditional independence assumption

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神经符号学习中的独立性假设
神经符号学习系统应用概率推理指导神经网络，以满足符号上的逻辑约束。然而，多数系统基于条件独立性假设以简化学习和推理，我们研究并批评了这一假设，指出它可能阻碍优化和使不确定性无法量化，因此我们证明了损失函数会导致条件独立神经网络过于自信，无法
PDF3 months ago
一种基于信息论的互动导向学习方法
提出了一种信息理论方法，Variational Information-based IGL（VI-IGL），用于增强学习问题，在 Interaction-Grounded Learning（IGL）条件下改进了 RL 算法，并在多个强化学习
PDF6 months ago
EMNLP帮助弱者使你强大：简单的多任务学习提升非自回归翻译者
提出一种多任务学习框架，加强非自回归神经机器翻译模型的学习信号并改进其准确性。实验证明该方法可以在不增加解码开销的情况下稳定提升多个非自回归基准模型的准确性。
PDF2 years ago
ECCV通过概率集成进行多模态物体检测
探讨如何使用 RGB 和热成像相机实现多模态目标检测，并提出了一种概率集成技术 ——ProbEn, 该方法基于贝叶斯定理和条件独立性假设，即使条件独立性假设不成立，ProbEn 也能明显改善多模态检测，并在两个基准测试中取得了超过 13%
PDF3 years ago
图神经网络回归中的残差相关性
通过建模回归残差之间的相关性，提出一种简单、高效且可解释性强的框架，可以显著提高图神经网络的预测能力，并可扩展到大规模网络。
PDF4 years ago