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StreamPrompt: 可学习的 Prompt 引导数据选择用于高效的流学习
StreamPrompt 使用动态的、可学习的提示方法增强数据选择，以解决流学习中的适应性和计算效率问题，并通过 Prompt Attunement 机制提高了提示的效率。在全面评估中，StreamPrompt 表现优越，并在准确性和训练时
PDF23 days ago
带完全有向图的网络神经网络
该论文介绍了一种新的神经网络模型，通过将网络结构化为一个完整的有向图，为每个时间步骤处理连续数据，更加密切地模拟生物大脑。该模型通过在神经元连接中引入循环并消除其他网络层中常见的顺序性质，添加了额外的结构特性。此外，该模型具有连续的输入和输
PDF6 months ago
张量网络的连续数据生成学习
我们引入了一种能够学习含有连续随机变量的分布的新型张量网络生成模型，首先在矩阵乘积态的背景下推导出通用表达能力定理，证明了该模型家族能够以任意精度逼近任何充分平滑的概率密度函数；然后在几个合成和真实世界数据集上对该模型的性能进行基准测试，发
PDF8 months ago
语言生成的潜在扩散
该研究论文讨论了扩散模型在离散领域（如语言）的应用，提出将扩散模型作为基于预训练语言模型的生成算法的辅助方法，并通过在预训练的编码器 - 解码器模型的潜在空间中学习连续的潜在扩散模型，演示了其在从数据分布中生成文本方面的有效性。最终提出的潜
PDF2 years ago
关于忠实性的理论：连续数据上可微分类器的忠实解释
重复研究 “忠实度” 在连续数据中的应用，提出了定量和定性忠实度的正式定义，并研究了定性和定量忠实度的局限性，还探索了这些方法在连续数据和可微分类器上的适用性。
PDF2 years ago
Pawlak 粗糙集和邻域粗糙集的统一颗粒球学习模型
本文提出了基于粒球计算的粒球粗糙集模型，该模型可以同时处理 Pawlak 粗糙集和邻域粗糙集所能处理的数据类型，并且可以使用等价类表示知识；此外，本文还提出了粒球粗糙集的实现算法，并在基准数据集上验证了其在学习精度和特征选择方面的优越性。
PDF2 years ago
可微分的视频文法
本文提出一种新颖的算法，能够从实际连续数据如视频中学习形式化的正则语法，以构建捕捉多种可能的顺序结构的生成模型，其效果优于现有最先进的方法，我们计划将代码开源。
PDF5 years ago
边界搜索生成对抗网络
提出了一种用于离散数据训练生成式对抗网络（GANs）的方法，称为边界寻找 GANs（BGANs）。该方法利用鉴别器估计的差异度量计算生成样本的重要性权重，为训练生成器提供了策略梯度，并证明了该算法在离散图像和字符基自然语言生成方面具有很好的
PDF7 years ago
Minimax Filter: 学习保护隐私免受推断攻击
本文提出了一种基于 minimax filter 的机制来保护连续和高维属性的隐私，该方法能更好地抵御后推攻击，并通过实验验证了其在面部表情分类、语音情感分类和活动分类等多种实际任务中的优越性。
PDF8 years ago