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在模糊规则二元分类中应用迭代特征选择
基于模糊规则的二分类算法中，通过迭代特征选择和基于双聚类的规则挖掘，构建了一种特征选择框架，并使用自适应增强和加权平均构建了强分类器，实验结果表明该算法能取得良好的分类性能并超越同行方法。
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5 months ago
CVPR
置信度传播聚类：释放目标检测器的全部潜力
本文提出了一种基于置信传播聚类（CP-Cluster）的物体检测方法，它采用了置信度信息的信息传递机制，能够同时去除冗余的检测框并增强真正的正类检测框。与传统的基于 NMS 的方法相比，在不重新训练检测器的情况下，我们的方法能够显著提高各种
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3 years ago
ACL
使用多步骤情节马尔可夫过程的长文档摘要提取
本论文介绍了一种基于强化学习并且能够逐步提取文本摘要的 MemSum 摘要器，它在每一步都可以使用包括文本内容、全局文本上下文和提取历史在内的信息集合来决定摘要中摘录哪些句子；经对 PubMed、arXiv 和 GovReport 等长文档
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3 years ago
野外环境中的渐进领域适应：中间分布缺失时
本研究提出了一种自适应方法 GIFT，它利用从源域和目标域的例子的表示进行插值，从而在自适应过程中创建中间分布的虚拟样本。同时，GIFT 在自适应中生成一个样本的教学计划来逐步适应目标分布。
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3 years ago
全知视频超分辨率
该研究提出了一种全知框架来实现视频超分辨率，不仅利用前面的 SR 输出，还利用当前和未来的 SR 输出，该框架在客观指标、主观视觉效果和复杂度等方面优于现有的方法。
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3 years ago
Apache Spark 中的机器学习
本文介绍了 Apache Spark 的开源分布式机器学习库 MLlib，它支持迭代的机器学习任务和端到端机器学习流程。
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9 years ago
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