heterogeneous data sources | BriefGPT

关键词heterogeneous data sources

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非联邦多任务分割学习的异构源
边缘网络和移动计算的发展需要设计新的分布式机器学习机制来服务于异构数据源。本文提出了一种多任务分割学习（MTSL）框架，结合了分割学习（SL）的优点和分布式网络架构的灵活性，以实现高效处理异构数据源的多任务学习，具有快速收敛、低通信成本和对
PDFa month ago
任意 t - 范数上的模糊 Datalog$^\exists$
神经符号人工智能领域的主要挑战之一是在神经和符号数据的存在下进行逻辑推理。本文通过将模糊 Datalog 的存在性规则推广到模糊设置，允许使用任意 t - 范数，在保持计算复杂度结果和已建立的推理技术适用性的同时，允许对与不确定度相关的数据
PDF4 months ago
分布式个性化经验风险最小化
该论文提出了一种新的个性化经验风险最小化（PERM）范式，以便从异质数据源中学习，而不对参与设备共享的计算资源施加严格的约束。在 PERM 中，我们旨在通过有效估计数据分布之间的统计差异来学习每个客户端的不同模型，从而实现所有局部分布的最佳
PDF8 months ago
预训练模型训练数据指南：测量数据的年龄、领域覆盖、质量和毒性的影响
对预训练数据合理性进行了研究，为语言模型开发做出了数据方面的决策提供支持。
PDFa year 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
通过深度多任务度量学习在不可靠异构数据中回归子组的相对细粒度变化
探究多任务度量学习技术在多个信息源的多维关系中如何应用于实际数据的细粒度变化回归分析。通过将一个特定对象实例之间感兴趣的度量维度的渐进变化作为多任务度量学习框架中的任务之一，可以警示用户对细粒度变化进行抵御，研究表明这种技术特别适合处理异构
PDF2 years ago
从不完整和异构化数据中学习文本 - 视频嵌入
该研究提出了一种 Mixture-of-Embedding-Experts 模型，可以利用来自图像和视频数据集的数据源同时改进文本视频嵌入，解决了训练中缺失输入因素的难题，并在视频检索任务中表现出显著的改进和优越性能。
PDF6 years ago