ensemble model | BriefGPT - AI 论文速递

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划分、集成与征服：自主域适应中的最后一英里 - 车载语义分割
提出了 DEC，这是一个灵活的多源数据集的 UDA 框架，通过将语义类别进行分类，并使用仅在合成数据集上训练的集成模型将它们的输出融合，来解决研究中的合成多源数据集的挑战，以获得最终的分割掩模，并可以与现有的 UDA 方法相结合，在 Cit
PDF7 days ago
通过深度学习和精调的大型语言模型构建集成模型以提升实体识别性能：多源不良事件抽取案例研究
本篇研究旨在评估 LLMs 和传统深度学习模型在提取 AE 信息方面的有效性，并评估这些模型集成对性能的影响。研究发现，利用优化后的传统深度学习模型和 LLMs 进行集成，能够在提取疫苗、注射和不良事件方面实现最高性能，同时对整体性能的评估
PDF8 days ago
使用鲁棒非参数统计方法测量模型变异性
深度神经网络的训练通常涉及随机优化，种子的选择对于训练模型的质量至关重要，本文通过鲁棒的假设检验提出了一个新的网络相似性的统计量，利用该统计量来指导随机种子的选择，同时展示了该统计量在实验中的价值和在迁移学习中调优相比随机种子选取的优势。
PDF22 days ago
基于 LLM 的说话人分离修正：通用方法
使用大型语言模型进行后处理的讲话者辨析能够显著提高辨别的准确性，并研发了能够适用于不同自动语音识别工具的综合模型。
PDFa month ago
基于模糊推理系统的集成深度随机向量函数链神经网络
基于模糊推理系统的基于集成深度随机向量功能链接的神经网络提供了更强大的特征学习能力，优于基线模型，并且具备可用的源代码。
PDFa month ago
城市环境中利用集成学习克服 LLM 局限的精确稳健人行道检测
本研究旨在比较强大的集成模型与最先进的 ONE-PEACE 大型语言模型（LLM）在准确检测人行道方面的效果，准确的人行道检测对于提高道路安全和城市规划至关重要。研究评估了模型在 Cityscapes、Ade20k 和波士顿数据集上的性能，
PDF3 months ago
TM-TREK 参加 SemEval-2024 任务 8：面向基于 LLM 的人机混合文本自动边界检测
本文研究了大型语言模型在辨别人工写作文本和模型生成文本中的能力，通过将此任务转化为标记分类问题并将标记转折点视为边界来处理。其中，我们的语言模型集成模型在 SemEval'24 竞赛第 8 任务的 “人机混合文本检测” 子任务中取得了第一名
PDF3 months ago
通过处理遮挡实现鲁棒的集成人员重识别的正交融合
通过使用集成模型和深度神经网络结构，提出了一种在人员重新识别中处理遮挡的方法，该方法在低分辨率边缘摄像头上能够生成稳健的特征表示。实验结果表明，所提出的方法具有竞争力的排名 - 1 和 mAP 表现。
PDF3 months ago
SugarcaneNet2024：一种用于甘蔗病害分类的优化加权平均集成方法：基于 LASSO 正则化的预训练模型
通过叶片图像处理，我们提出了一个名为 sugarcaneNet2024 的独特模型，该模型在自动快速检测甘蔗病害方面优于以往的方法。通过优化加权平均集成七个定制和 LASSO 正则化的预训练模型，尤其是 InceptionV3、Incept
PDF3 months ago
利用紧凑语言模型和 ChatGPT-4 改进的高效论点分类
通过比较深度学习模型在论证挖掘中的性能，本研究提出了一种基于 BERT 架构和 ChatGPT-4 的集成模型 (BERT+ChatGPT-4)，该模型在论证分类方面的表现优于其他基于 Transformer 和 LSTM 的模型，并为进一
PDF3 months ago
Ax-to-Grind Urdu: 乌尔都语虚假新闻检测基准数据集
通过该研究，我们为乌尔都语伪新闻检测提供了首个规模最大的公开数据集 Ax-to-Grind Urdu，其中包含来自巴基斯坦和印度领先和真实的乌尔都语报纸和新闻频道网站的 10,083 条真假新闻。我们还使用 mBERT、XLNet 和 XL
PDF3 months ago
FUELVISION: 多模态数据融合和多模型集成算法用于野火燃料映射
使用多个数据源和方法，通过 Landsat-8 光学图像、Sentinel-1 合成孔径雷达（SAR）图像、PALSAR SAR 图像和地形特征，预测和映射火灾燃料类型和分布。
PDF3 months ago
基于数据驱动的二阶段多重分割因果集合模型的时间序列
本文提出了一种基于数据驱动的两阶段多分割因果推断集成模型，结合了不同因果基本算法的优势，通过数据划分方案降低噪音影响。在多个指标的评估下，通过实验发现我们的因果集成方法在不同情况下均优于各个基本算法，可实现更强大和可靠的因果关系推断。
PDF4 months ago
时序建模的最新加权时间分段集成
时间序列建模在工业过程中面临处理复杂、多方面且不断演化的数据特征的挑战。介绍了一种新的基于块的多步骤预测方法 ReWTS（称为 “roots”），可以捕捉多样动态的相互作用并提高预测性能。在挑战传统方法的同时，通过将训练数据分段并为每个段训
PDF4 months ago
ICLR增强一次性联邦学习通过数据和集成协同增益
One-shot Federated Learning (OFL) has become a promising learning paradigm that can train a global server model via a si
PDF4 months ago
使用一组上下文敏感模型的图像相似度
基于标注数据的 A:R vs B:R 方法构建了图像相似度模型，并采用集成模型处理稀疏采样和基于上下文数据的偏差，测试结果表明，该集成模型优于单个上下文敏感模型、混合图像数据和现有相似度模型，证明基于上下文标注和模型训练在适当的集成方法下可
PDF6 months ago
增强的少样本逐类增量学习通过集合模型
通过设计新的集成模型框架与数据增强，以解决在少样本类别增量学习中的过拟合问题，并应用多输入多输出的集成结构和空间感知的数据增强策略来改善特征提取器的多样性和减轻过拟合，同时整合自监督学习以进一步提高模型泛化能力，综合实验结果表明该方法在少样
PDF6 months ago
DOEPatch: 动态优化的集成模型用于生成对抗图像贴片
通过将能量引入到对抗补丁生成过程中，本文介绍了如何最小化 “人” 类别的总能量，以生成针对多个目标模型输出的对抗补丁。通过采用对抗训练，将动态优化的集成模型构建为在生成的对抗补丁能够有效攻击所有目标模型的平衡点上调整被攻击目标模型的权重参数
PDF6 months ago
机器学习算法预测马达加斯加实际国内生产总值
研究探讨不同机器学习算法在现在预测马达加斯加国内生产总值 (GDP) 方面的预测能力。我们使用 10 个马达加斯加季度宏观经济领先指标，对流行的回归模型进行训练，包括线性正则化回归 (Ridge，Lasso，Elastic-net)，维度约
PDF6 months ago
探索多模态大型语言模型用于放射学报告错误检查
该研究通过多模态大型语言模型（LLMs）作为辅助工具，检视放射科医生报告中的错误，取得良好的效果，对放射学诊断准确性的提升具有潜力。
PDF6 months ago