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WWW用于序列推荐的滤波增强型 MLP
在序列推荐任务中，使用深度神经网络（包括 RNN、CNN 和 Transformer）去捕获用户行为数据中的动态偏好特征以实现精准的推荐。由于用户行为数据中存在噪声，因此本研究将信号处理中的滤波算法应用于序列推荐任务中，实验表明使用可学习滤
PDF2 years ago
CVPRMAXIM：用于图像处理的多轴 MLP
本文介绍了一种基于多轴 MLP 的体系结构 MAXIM，该体系结构可用作图像处理任务的高效和灵活的通用视觉骨干。MAXIM 使用 UNet 形状的分层结构，并支持由空间门控 MLP 启用的长程交互，其在多项基准测试中取得了最先进的性能，并且
PDF2 years ago
CVPR监督预训练的可迁移性再探究：基于多层感知器的视角
这篇论文研究了预训练模型下的无监督预训练与监督预训练的可迁移性差异，并提出了利用多层感知器解决可迁移性问题的方法，实验证明，在监督预训练模型中加入多层感知器可使模型的可迁移性显著提高，使得监督学习下的预训练能够与无监督学习相媲美或者更优秀。
PDF3 years ago
ACL文本分类中的词袋、图形和序列：质疑文本图和广泛 MLP 的必要性和惊人强度
本研究发现，在归纳式文本分类中，使用 Bag-of-Words 的宽 MLP 模型优于最新的基于图的模型 TextGCN 和 HeteGCN，并与 HyperGAT 相当，而基于序列的 BERT 和 DistilBERT 模型优于所有最新的
PDF3 years ago
COIN: 内隐神经表示压缩
该研究提出了使用神经网络进行图像压缩的简单方法，该方法在编码图像时将 MLP 的权重作为代码存储。实验表明，该方法在低比特率下胜过 JPEG，是一种有吸引力的神经数据压缩方法。
PDF3 years ago
ICML乳腺癌检测：基于机器学习算法的威斯康星州诊断数据集应用
本文在威斯康星州诊断性乳腺癌数据集上比较了六个机器学习算法的分类测试准确性，并测量了它们的灵敏度和特异性。实验结果表明，所有的算法都表现良好，并超过了 90% 的测试准确率，其中 MLP 算法表现最佳，测试准确率高达 99.04%。
PDF7 years ago
Deep Motif: 基因组序列分类可视化
本文利用深层卷积 / MLP 框架对基因组序列进行分类，在优化驱动策略的指导下提取 “motifs” 以可视化网络学习的正向分类。实验证明，本文提出的 Deep Motif（DeMo）提取的 motifs 类似于并在某些情况下优于当前已知的
PDF8 years ago