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KDDADSNet：广告中基于自适应孪生网络的跨领域 LTV 预测
利用 ADSNet 方法，通过使用外部数据扩展购买样本的规模，并提升广告平台的生命周期价值（LTV）预测模型，从而解决了真实世界 LTV 数据稀缺性所带来的问题。
PDF19 days ago
多目标无监督领域自适应语义分割
通过无需外部数据的多目标无监督领域适应策略，实现语义分割模型在新的未知目标域上的适应，无需使用来自多个目标域的标注和未标注数据，通过自我蒸馏和对抗学习的简单方法在多个合成 - 真实和真实 - 真实的适应设置中显著优于现有最先进解决方案。
PDF2 months ago
增强语言模型数据整合的学习
本篇论文研究了大型语言模型的局限性，提出了使用外部数据访问技术扩展语言模型的解决方法，并将其与数据集成的研究进行了比较，探讨了研究路径的启示。
PDFa year ago
C2-CRS：面向对话推荐系统的粗到细对比学习
该研究提出一种粗粒度到细粒度对比学习框架以提升自然语言对话式推荐系统中外部数据的语义融合，旨在解决从有限的对话内容中精准推断用户偏好的问题，并在公共数据集上进行了广泛的实验来证明效果。
PDF2 years ago
提高对抗鲁棒性的数据增强修复
本文研究对抗训练的过拟合问题，提出利用数据增强和生成模型增加训练集大小，提高对抗鲁棒性，并在 CIFAR-10 数据集上取得最新成果，其中对于 Ε=8/255 的 l∞规范扰动，模型不使用外部数据时达到 64.20％的鲁棒准确性，超过了大多
PDF3 years ago
ACL使用实体定义和上下文进行生物医学领域本体对齐
本文提出了一种丰富本体的实体信息的方法，并使用此方法进行本体对齐，并开发了一种神经网络结构，能够编码外部数据，结果显示，外部数据的添加导致本体对齐在 Ontology Alignment Evaluation Initiative 的 la
PDF6 years ago
深度学习推动边界检测的界限
通过将深度卷积神经网络应用于边界检测任务，结合精心设计的损失、多分辨率架构和外部数据的训练，结合基于 Normalized Cuts 技术的聚类方法的深度学习，将边界检测的最优分割数据量的 F 测量从 0.780 提高到 0.808，成功提
PDF9 years ago