neural network framework | BriefGPT

关键词neural network framework

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基于深度学习方法获取的电子 - 碳散射数据的实证适应
利用神经网络框架，我们基于两种不同的方法得到了模型无关参数化和相应的不确定性，并将其与实验测量和理论预测进行了比较。结果显示，与基于辍学算法的方法相比，第一种统计方法具有更好的插值和外推能力。
PDF6 months ago
基于多任务神经网络框架的多模态 MRI 数据增强 CT 图像合成
本研究提出了一种基于增强的 Transformer U-Net 架构的多功能多任务神经网络框架，可以同时、选择性和自适应地解决医学图像中的图像分割、实值预测和跨模态转换等关键挑战。通过对人脑 MR 和 CT 图像的公共数据集进行验证，我们将
PDF7 months ago
B-LSTM-MIONet: 基于贝叶斯 LSTM 的神经算子，用于学习复杂动力系统对长度可变多输入函数的响应
深度运算器网络（DeepONet）是一种神经网络框架，用于学习描述复杂系统的非线性运算器，该研究通过将长短期记忆（LSTM）集成到多输入神经网络运算器（MIONet）中，以克服数据离散化约束，利用变长实时数据，提高模型在噪声数据集上的准确性
PDF7 months ago
自相似动力的数据驱动建模
通过引入自相似性作为先验知识的多尺度神经网络框架，我们可以模拟自相似动态系统并提取尺度不变的动力学核，在非平衡系统中发现与理论预期一致的关键指数，从而有助于解决关键相变问题。
PDF9 months ago
基于可解释性神经网络的医疗决策规则模型
通过提出神经网络框架 Truth Table rules (TT-rules)，将规则模型的全局和精确可解释性与深度神经网络的高性能相结合，将神经网络转化为基于规则的模型，该模型在医疗应用中表现出与其他可解释方法相当或更高的性能。
PDF9 months ago
化学性质引导的神经网络用于石油轻油组成预测
本文提出了一种利用化学特性信息的神经网络框架来提高化学物质成分预测性能，该框架包括 Watson K 因子估计网络和化学物质成分预测网络，并利用馏分模拟器获得馏分曲线，通过估计与模拟 Watson K 因子之间的损失函数，提高了 Watso
PDFa year ago
从叉子到鹰嘴钳：一种新的外科手术器械实例分割框架
本篇研究提出了一种新的神经网络框架，该框架基于实例分割模型添加分类模块以提高手术工具实例分割的准确性，并采用度量学习技术来处理手术器械类别的低变异性，并在评测数据集上证明了其优越性。
PDF2 years ago
SIGIR再看 CTR 预测：关注全部需求吗？
本文旨在使用经济学中的离散选择模型对点击率 (CTR) 预测问题进行重新定义，并提出了一种使用自注意力机制构建的通用神经网络框架，该框架与现有的大多数 CTR 预测模型相一致，同时还考虑了模型的表达能力和复杂性，最后通过一些公共数据集上的实
PDF3 years ago
NEXT：基于神经网络的下一个 POI 推荐框架
本论文提出了一个简单而有效的神经网络框架 NEXT，旨在通过整合元数据，时间间隔和访问时间等时序信息及地理影响，归纳用户实现 POI 推荐并提供其意图空间的有意义的解释。实验证明 NEXT 的性能显著优于其他备选方案和基于神经网络的解决方案
PDF7 years ago
ACL序列标注的多任务领域自适应
本文提出了一种支持多任务领域自适应的神经网络框架，并应用于中文分词和命名实体识别两个任务的领域自适应。实验结果表明，该框架比独立的领域自适应方法在两个任务上都获得更好的结果，并在社交媒体领域达到了最先进的水平。
PDF8 years ago
持续学习神经对话管理
提出了一种基于神经网络框架的分层学习方法，通过监督学习和强化学习相结合，实现了对话管理任务中的有效性以及在高噪声的情况下提高性能。
PDF8 years ago