关键词graphical representation
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- IJCAI使用时间图形表示对电子健康记录进行预测建模
利用深度学习的预测模型，基于电子病历（EHR），在医疗保健领域备受关注。我们提出了一种新颖的时间异构图模型，将病人的 EHR 建模成历史访问节点和医疗事件节点，并利用时间感知访问节点来捕捉患者健康状况的变化，同时通过将时间边特征、全局位置编 - 稀疏特定上下文因果系统的可扩展结构学习
通过结合基于排序的 MCMC 算法和类似于有向无环图模型的稀疏性假设，我们提出了一种可扩展学习特定背景模型的混合算法，该算法在测试约束数量与标准有向无环图模型学习算法相同的情况下适用于数百个变量，并且经过合成数据和真实世界例子的实验证明，无 - 法国手语图形化表现及软件编辑
本文提出了一种用于编辑标准手语图形形式的定义方法，并提出了一个名为 “AZVD” 的试验系统和软件编辑器。该系统灵感来源于某些语言用户产生的自发图表的规律性，以尽可能地使其易于采用。此外，它建立在正式表示模型 AZee 上，以便系统产生的任 - 通过潜空间中的直接操作进行交互式数据注释的深度生成模型
本文探讨了在机器学习领域，数据注释的重要性以及利用神经网络的潜在空间和图形用户界面的坐标之间的类比来进行数据注释的新方法，并对网络模型进行了调整以获得更紧凑的图形表示和讨论了模型超参数对抽取图形表示的影响。
- AdaRL：迁移强化学习中的适应什么、在哪里和如何适应
提出了一种基于图表示学习的 RL 适应策略 AdaRL，只需少量样本即可可靠且高效地适应环境变化，结果表明 AdaRL 在 Cartpole 和 Atari 游戏中的表现良好。
- WWWShapeVis：大规模高维数据可视化
本文提出了一种基于拓扑数据分析的可扩展点云数据可视化技术 ——ShapeVis，通过构建数据流形上的加权见证图和从标准社区检测算法中引入的感应映射来压缩表示点云特征，并使用模块化方法剪枝和重建图形以总结数据的形状。与 Mapper 方法相比 - 异构人脸识别的图形表达
本文提出了一种基于图形表现的异构人脸识别方法 (G-HFR)，在该方法中，马尔可夫网络用于分别表示异构图像补丁，同时考虑相邻图像补丁之间的空间兼容性。实验表明，该方法优于现有的最新方法。
- 统计网络模型调查
本文综述历史发展中的统计网络建模及其在静态和动态网络模型中的应用，强调对图形化表示、参数及其估计的解释，并介绍了机器学习和统计学中的一些未解之谜和挑战。