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层次提示下的差异分子表示方法在多标签性质预测中的应用
我们的研究介绍了一种 Hierarchical Prompted Molecular Representation Learning Framework (HiPM)，通过任务感知的提示，增强了分子表示中任务的差异表达，并利用标签之间的共享
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a month ago
基于 Canny 边缘检测的多标签梯度反转攻击在联邦学习中的应用
基于边缘检测的渐变反转策略 (Gradient Inversion Strategy based on Canny Edge Detection, MGIC) 在多标签和单标签数据集中减少了语义错误，并在 ImageNet 数据集上比最广泛
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4 months ago
使用 Beta 散度的变分自监督对比学习
使用未标记和噪声数据学习鉴别性语义空间的问题在多标签设置中尚未解决。我们提出了一种对数据噪声具有鲁棒性的对比自监督学习方法，该方法基于变分方法领域。该方法利用变分对比学习和贝塔分散度从未标记的数据集中学习，包括未策划和嘈杂的数据集。通过在面
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10 months ago
IJCAI
自适应特征聚合加速极端分类
DEFRAG 是一种自适应特征聚合技术，能够扩展极端分类算法，特别适用于稀疏的多标签数据集，能够显着减少训练和预测时间，提供优越的覆盖率。
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5 years ago
基于 Ranking 的深度交叉模态哈希
本文提出了一种基于排序的深度跨模态哈希方法（RDCMH），用于多模态数据检索，通过将深度学习和排序信息相结合来解决多标签数据检索的问题，并在真实数据集上进行了实验，证明该方法在跨模态检索方面比其他竞争基线表现更好，并取得了最先进的性能。
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5 years ago
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