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搜索结果 - 6
NLP 分类任务的信息论分析方法
该研究提供了一个信息理论框架，用于分析文本分类任务中输入对输出的影响，研究发现多选阅读理解任务中，上下文与问题对输出的影响随着数据集的挑战程度增加而减少；而情感分类任务中，输入文本的语义含义在决定情感时比其语言表达更为重要。
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5 months ago
深度神经网络中的原始空间和潜空间连接性
本文研究了是否可以通过连续路径将同一类别的输入在原始或潜在的表征空间中连接起来，以使神经网络模型将路径上的所有点映射到相同的类别。理解神经网络如何看待自己的输入空间以及潜在空间的结构对于可解释性和鲁棒性具有价值。我们证明，在所研究的所有情况
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8 months ago
ACL
自然语言处理模型面临嘈杂输入的有限环境索引化
FiRo 是一种提高 NLP 模型性能的方法，可以清洗输入文本中的字符级噪声，同时保留其内容的真实性。实验结果表明，使用 FiRo 的 NLP 模型在不同程度的噪声下在六个分类任务和一个序列标记任务上优于基准模型。
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9 months ago
使用具有输出误差噪声模型的哈密顿神经网络进行基于物理的学习
本文提出了一种基于输出误差 Hamiltonian Neural Network (OE-HNN) 建模方法，以解决带有输入和嘈杂状态测量的实物系统建模的问题，并扩展了 HNNs 的广义 Hamiltonian 理论，演示了此方法相对于传统
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a year ago
神经网络路径规划
利用神经网络在机器人路径规划中的应用有不同的输入、输出和环境，不同的网络架构能够提供解决方案。
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2 years ago
MM
针对进行预测的程序的推论
通过概率编程对程序归纳的扩展，实现自动概率编程综合，可以推广应用于任何合理的输入和输出，特别是文本、图像和视频数据。
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6 years ago
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