model combination | BriefGPT

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机器翻译中的文档级语言模型
本研究针对机器翻译系统在句子级别上操作的限制，提出了利用文档级单语数据构建上下文感知翻译系统的方法，并通过结合现有句子级翻译模型和文档级语言模型，改进了现有方法，并提出了新的权重技术以提高系统组合的灵活性和降低计算开销。通过对四个不同的翻译
PDF9 months ago
神经网络集合中的多样性和泛化
本文研究了集成技术在机器学习中的广泛应用，特别是在神经网络中多样性的确切角色、如何衡量它以及它如何促进神经网络集成算法的研究。在三种常用的损失函数和两种常用的模型组合策略的基础上，通过神经网络集成进行了实证验证。
PDF3 years ago
CVPR使用假设传递学习进行人员重识别相机接入
探索摄像头网络的动态适应性，通过假说转移学习和模型组合来进行知识传递，并在四个具有不同数量摄像头的基准数据集上进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性。
PDF4 years ago
AAAI使用 combo 库结合机器学习模型
研究了模型组合在集成学习中的应用，设计并实现了一种易于使用的 Python 工具包 combo，可用于聚合数据和模型以进行分类、聚类和异常检测，并能够统一和一致地结合来自流行机器学习库（如 scikit-learn、XGBoost 和 Li
PDF5 years ago
LSCP: 并行异常集成中的本地选择性组合
本文提出了一种名为 LSCP 的框架，通过在随机选择的特征子空间中使用其最近邻的共识来定义测试实例周围的本地区域，从而选择并组合最优基础检测器作为模型的最终输出，并比较了四种 LSCP 框架与七种广泛使用的平行框架的实验结果，其中一种变体
PDF6 years ago
ACL通过分离模型组合和重新排序效果来提高神经解析能力
本文提出了一种直接搜索联合生成神经模型的算法，并证明重新评分结果部分是由于隐式模型组合，而不是重新排序效果所致，最后表明显式模型组合可以进一步改善性能，可以在只训练黄金数据时获得 94.25 F1，在使用外部数据时可获得 94.66 F1，
PDF7 years ago