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EMNLP
文本网络嵌入的深度神经信息融合架构
本文提出了一种深度神经结构,以有效地融合结构和文本的信息,并利用新的目标函数、互补信息融合方法和互动门机制来提高文本要素特征。实验证明,所提出的模型在所有三个数据集上均优于比较方法。
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5 years ago
RGBT 跟踪中的密集特征聚合与剪枝
本文提出一种基于深度融合和递归策略的算法用于多模态追踪,该算法利用端到端训练的卷积神经网络的特征表示强化在所有模态中的物体表示,采用全局平均池化和加权随机选择分数进行通道评分和选择,并通过剪枝去除冗余和噪声特征以实现更强的特征表示。在两个
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5 years ago
面向基于检索的聊天机器人的文档引导匹配网络对话选取
本研究提出了一种基于文档匹配的网络对话模型 (DGMN),用于支持知识感知的基于检索的聊天机器人系统,在匹配过程中,通过信息融合和层次交互,动态确定文档和上下文的关键信息,实验结果表明,该模型能够显著提高现有方法的表现,并具有良好的可解释性
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5 years ago
一种用于多任务学习的文本分类泛循环神经网络架构
通过引入四种递归神经层实现多任务结构信息融合,对多个相关任务间的复杂互动进行建模,从而在文本分类任务中显著提升相关任务的性能。
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7 years ago
来自分布式数据集的客户端 - 服务器多任务学习
描述了一个客户端 - 服务器体系结构,该体系结构可以同时处理分布式数据集中的多个学习任务。该体系结构的目标是从多个数据集进行信息融合,同时保护个体数据的隐私。所提出的算法框架基于正则化理论和核方法,并使用适当的混合效应内核。该方法通过模拟音
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16 years ago
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