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人工神经网络中的潜在通信
通过识别神经表示、潜在空间、潜在交流、相对表示和数据模态关键词，研究发现神经网络的潜在表示具有普适性和可重用性，可以在不同模型之间传递和转化，实现生成、分类和检索等任务，跨图像、文本、音频和图形等各种数据模态。
PDF18 days ago
随机数据投影的自监督表示学习
使用无监督学习通过重建随机数据投影来学习高质量数据表示，该方法适用于不同数据模态和网络架构，并超过了多个最先进的无监督学习基线模型的性能。
PDF9 months ago
基于行政健康记录的机器学习：技术和应用的系统综述
该研究系统综述了基于行政健康记录（AHR）的研究，分析了 70 项相关研究，发现 AHR 在健康信息学研究中的应用日益广泛且迅速增长，最终提出了一系列未来的研究方向，以提高 AHR 数据和机器学习技术在健康信息学研究中的实用性。
PDF10 months ago
在神经网络内建模潜在注意力
本研究提出了一种可解释的方法，能够可视化神经网络中的内在机制和其对输出的影响，从而提高了深度神经网络的可解释性和决策过程，研究的主要贡献是提出了一种数据集中心的算法，适用于多个领域的深度神经网络结构。
PDF7 years ago
基于特权噪音的高斯过程分类
利用高特权信息训练高斯过程分类器（GPC），提高分类精度，并证明高斯过程的潜在函数可以作为高特权信息的一种处理方式，通过调整 GPC Sigmoid 概率函数的斜率，提高 GPC + 方法的性能。
PDF10 years ago