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任务导向提示的动态嵌入
这篇论文介绍了一种名为 “动态嵌入与任务导向提示（DETOT）” 的新颖方法，旨在通过实施灵活的嵌入层来提高机器学习模型的适应性和效率，与传统的静态嵌入相比，DETOT 根据任务需求和性能反馈动态调整嵌入，优化个别任务的输入数据表示。该方法
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2 months ago
通过神经扩散反应过程实现动态张量分解
我们提出了一种动态张量分解方法（Dynamic EMbedIngs fOr dynamic Tensor dEcomposition，DEMOTE），该方法利用神经扩散 - 反应过程来估计每种张量模式中实体的动态嵌入。通过构建一个多部分图编
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8 months ago
ACL
关于循环神经网络变量嵌入在源代码中的研究
本研究提出了动态嵌入，这是一种递归机制，能够依据变量在程序中的角色来调整学习到的语义，该方法在代码自动补全和错误修复任务中，显著提高了循环神经网络的性能。
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4 years ago
从时间互动中学习动态嵌入
JODIE 是一种耦合的递归模型，用于共同学习用户和物品的动态嵌入以预测未来互动。在四个真实世界数据集上的六个实验中，JODIE 在未来交互预测和状态变化预测任务中优于六个最先进算法，且高度可扩展，比可比模型快 9.2 倍。
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6 years ago
动态伯努利嵌入在语言演化中的应用
本文提出了动态词嵌入的概率框架，通过分析三个历史文本集合，证明了动态词嵌入提供比传统词嵌入更好地适应和更好地捕捉语言变化的有趣模式。
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7 years ago
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