data transformation | BriefGPT

关键词data transformation

搜索结果 - 13

DN-CL: 通过对比学习进行噪声下的深层符号回归
通过对比学习，深度符号回归对抗噪声（DN-CL）使用两个参数共享编码器将数据点从各种数据变换嵌入到特征屏蔽中，以对抗噪声，通过减小这些特征之间的距离来区分经过噪声修正的正向对和负向对，实验结果表明 DN-CL 在处理噪声和干净数据方面具有卓
PDF13 days ago
数据配方制作器：基于人工智能的概念驱动可视化创作
使用一个新的可视化范例，即 “概念绑定”，通过一个 AI 代理来解决可视化创作中数据转换的困难，使用 Data Formulator 进行数据转换和可视化创作，并为创作者提供反馈，通过用户研究验证了其有效性和潜在的研究方向。
PDF10 months ago
Im2win：基于 SIMD 结构的内存高效卷积
提出了一种名为 im2win 的内存高效数据转换算法，能够实现连续的内存访问和数据重用，从而大大降低内存开销，同时通过各种优化实现高性能二维卷积，平均可以将内存开销降低到 41.6％，相对于 im2col 和不使用数据转换，性能平均提高了
PDFa year ago
关于单调最大求和 GNN 和 Datalog 的关系
本文主要研究基于图神经网络（GNN）的数据转换，并且分析了 GNN 的表达能力，提出一个处理 GNN 的标准编码，并且针对单调的最大 - 总和 GNN 和最大 GNN，证明了它们具有一定的表达能力，这些发现可以为进一步研究提供重要理论指导。
PDFa year ago
发现代码生成中偏差的简单而有效方法
本文探究了现有代码生成系统中基于大型语言模型的偏见在特定情况下可能泄漏到生成代码中的问题，提出了一种自动消除提示并暴露各种偏见的框架，并将其应用于三个编码挑战中测试，发现代码生成模型存在特定提示结构和关键字的偏见，最后，我们展示了如何将我们
PDF2 years ago
ICML基于不同维度输入转换的多元时间序列分类的实证评估
本研究旨在探讨多维时间数据的分类，考虑到数据预处理和尺度调整对模型准确性的影响，研究测试了 7 种不同的数据转换方法和 4 个时间维度，通过测定五种不同方法的分类准确度来说明多元时间序列数据的处理方法的影响。研究表明，在大多数数据集上，最佳
PDF2 years ago
NL2INTERFACE: 从自然语言查询生成交互式可视化接口
NL2INTERFACE 通过自然语言查询生成多功能的可视化界面，用户可以通过这个界面互动，更方便地进行数据转化和数据可视化。
PDF2 years ago
组合性作为词汇对称性
该文章提出了一种基于数据分布的组合建模通用框架，证明了针对具有词汇表和组合函数的任何可分解任务都存在一族数据转换函数，可在训练数据上产生新的、格式正确的例子，进而说明即使在未知组合函数的情况下 (例如无法编写或推断符号语法), 也可以识别这
PDF2 years ago
命题化与嵌入：等价的两面硬币
本研究介绍了数据预处理在机器学习中的重要性，并提出了一种融合不同输入数据类型和格式的现代数据处理技术，重点介绍了命题化和嵌入式数据转换方法，并提出了将两种方法统一的框架和方法，这有助于解决复杂的数据转换和学习任务。通过两种高效的实现方法，实
PDF4 years ago
IJCAI深度 API 程序员：学习使用 API 编程
DAPIP 是一种通过学习 API 和 DSL 实现数据转换任务的 Programming-By-Example 系统，并提出了一种新的神经合成算法来在 DSL 中寻找与给定示例一致的程序，该算法在合成程序方面性能优于基准方法。
PDF7 years ago
ICML通过损失保留转换构建可解释推荐系统
提出了一种解释性推荐系统构建方法，用于个性化在线内容和促销活动推荐，通过数据转换，可将多类分类数据集转换为可与标准解释性多类分类算法一起使用的新数据集，其最小化标准误分类惩罚等价于最小化自定义成本函数。
PDF8 years ago
ICLR从转换的未标记数据中提取的幺正群不变核和特征
本文介绍了一种利用不变内积核解决数据转换问题的 SVM，以及一种基于单位群不变特征提取方法，实验证明了这些方法的有效性。
PDF9 years ago
ICLR神经影像的深度学习：一项验证研究
本文验证了深度学习在脑成像和神经科学探索中的应用，并探讨了数据转换的参数选择对学习结果的影响。结果表明，深度学习方法能够学习到生理学上重要的表征，并检测神经成像数据中的潜在关系。
PDF11 years ago