data utilization | BriefGPT

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MM基于动量的联邦强化学习与交互沟通效率
Federated Reinforcement Learning (FRL) algorithm, MFPO, enhances data utilization by controlling policy gradients using
PDFa month ago
CIER：一种基于因果推断的深度强化学习经验回放新方法
在深度强化学习（DRL）的训练过程中，面对训练量和模型复杂度的增加，如何提高数据利用和 DRL 训练的解释性仍然是一个具有挑战性的问题。本文通过关注时间序列中的时间维度内的时间相关性来解决这些挑战，并提出了一种将多变量时间序列分割为有意义子
PDF2 months ago
MaskMatch：基于 Mask 自编码特征学习的半监督学习增强
半监督学习中存在数据利用有限的挑战，本研究介绍了一种全新的算法，利用未标记数据来提升半监督学习的性能，并取得了最先进的结果。
PDF2 months ago
基于 HMM 稳定化深度学习的高效手术工具识别
经过探索性数据分析，我们发现手术视频具有相对简单的语义结构，我们提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的深度学习方法，用于工具存在性检测，结果表明，与复杂模型结构的流行深度学习方法相比，我们的方法在性能、训练和运行成本以及数据利用方面都更优
PDF3 months ago
基于 GNN 的自动相机校准通过单应性估计
该研究提出了一种新的方法，通过利用交叉口的拓扑结构来实现摄像头的准确自动校准，进而提高交通监控数据的利用效率，并在合成数据集和实际摄像头上展示了优异的性能表现。
PDF8 months ago
基于粒子群优化和加权规则的模糊时间序列模型
该研究介绍了一种新的模型，基于模糊时间序列结合粒子群优化和加权求和原理，以解决高阶模糊时间序列模型应用中的几个潜在限制，包括预测规则的一致性、随着模型阶数增加数据利用的减少，以及预测规则的一致性与所选区间划分高度相关的问题。研究结果表明，与
PDF8 months ago
具有统计保证的随机降维
研究论文通过研究快速执行和数据利用的算法，探索了大型模型和数据利用的有效维度减少策略，以及提高泛化和分布鲁棒性的数据增强方法。
PDF9 months ago
物联网中联邦学习在超个性化领域的应用
利用物联网设备、联邦学习训练机器学习模型和数据利用，实现前所未有的个性化水平。
PDF9 months ago
幼龄 BERTa：利用幼儿 BERTa 进行语法学习和语言理解
我们展示了 ToddlerBERTa，一种类似 BabyBERTa 的语言模型，通过五种不同的具有不同超参数的模型来探索其功能。在 BLiMP、SuperGLUE、MSGS 和 BabyLM 挑战中的 Supplement 基准上评估，我们
PDF10 months ago
ACL探索代码生成任务的数据增强技术
本文探讨了自然语言处理、迁移学习和数据利用等技术在编程语言任务中的应用以及基于增强方法的模型训练，该方法可使代码翻译和摘要的准确率分别提高至 6.9% 和 7.5%。
PDFa year ago
交通信号控制的随机集成强化学习
该研究提出一种名为 RElight 的动态学习交通信号控制策略的模型，并结合随机集成学习方法以避免陷入局部最优结果。研究还引入了 UTD 比率以控制数据重用数量，以提高数据利用率并在合成数据和实际数据上进行了实验以证明该方法优于现有最优方法
PDF2 years ago
飞行记录有助于 BERT 预训练
研究如何提高自然语言处理中无监督语言预训练的效率和利用率，在文本数据语料库中很多单词出现频率极低，本文通过提出一种名为 “TNF” 的方法，即在预训练过程中对极少出现的单词随时做笔记，并利用之前保存的上下文信息来增强当前句子中的语义，该方法
PDF4 years ago
基于生成式深度神经网络的人脸去识别化
利用生成型神经网络构建一个新的面部去标识化流程，它可以合成虚拟的替代面部并应用于图像和视频中去标识化受试者，同时保留非身份相关的数据方面，并且证实这种基于 GNN 的去标识化方法非常有效，其去标识化后的图像能够达到近似随机的识别效果。
PDF7 years ago