neural network-based approaches | BriefGPT

关键词neural network-based approaches

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自动微分在神经网络求解微分方程中的重要性
神经网络方法在科学和工程领域中解决偏微分方程具有显著优势，尤其是在涉及复杂区域或纳入经验数据的情况下。本文引入截断熵的概念来表征训练性质，通过对随机特征模型和两层神经网络进行综合实验证明这一定义的截断熵可靠地量化随机特征模型的残差损失和神经
PDFa month ago
深度多任务神经网络解决一些随机最优控制问题
本研究论文采用多任务神经网络的有效解法，通过数值实验，证明其在处理实际金融衍生品定价问题上优于现有方法。
PDF5 months ago
HierCas：基于层次化时间图注意力网络的信息传播中的流行度预测
本文提出了一种名为 HierCas 的层级时序图注意力网络框架，通过动态图模型方法对整个级联图进行操作，能够捕捉连续动态信息的全范围，并明确建模结构和时间因素的相互作用。通过利用时间感知节点嵌入、图注意机制和层级池化结构，HierCas 有
PDF9 months ago
隐式篇章关系识别中的自适应提示学习与精炼连结知识
AdaptPrompt 是一种连续版本的提示学习方法，结合连接性知识蒸馏，在减少手动设计的同时进一步提高性能，采用了虚拟令牌、梯度搜索和答案关系映射等技术实现。
PDF10 months ago
ACLTAPIR：基于双通道模型的增量自适应自然语言理解修订学习
本文介绍了一种新的 AdaPtIve 修订方法，即 TAPIR，能够利用神经网络和增量式处理、修订来更快地处理自然语言，同时保持全序列的准确性。实验证明，与重启增量转换器相比，我们的模型具有更好的增量性能和更快的推导速度。
PDFa year ago
基于仿真的推断基准测试
通过建立合适的性能度量标准的基准，我们评估了一些最新的利用神经网络和经典近似贝叶斯计算方法的方法，发现性能度量的选择关键，即使是最先进的算法也有很大的改进空间，顺序估计提高了样本效率，神经网络方法通常表现更好，但没有均匀的最佳算法。
PDF3 years ago
ACLHighRES：基于重点提取的无参考自动文摘评价
该研究提出了一种由多个评注者对原始文档进行手动评估的新方法，称为基于高亮参考的摘要评估（HighRES），可用于评估多个系统的摘要内容，并说明其相对于其他评估方法具有更好的评注者间一致性，并能够突显其他评估方法忽略的系统差异。
PDF5 years ago
ACL三段式文本摘要的规则
该论文提出了一种基于神经网络的文本摘要模型，旨在解决现有模型未能显式考虑信息结构的问题，并控制摘要信息结构来提高总体摘要表现，实验结果证明该模型的有效性。
PDF6 years ago
将马放在车前：一种从文本生成问题的生成器 - 评估框架
采用新颖的生成 - 评估框架，结合结构和语义优化自动生成问题，采用生成器和评估器模型，引入复制和覆盖机制，提出两个新的针对 QG 特定的奖励函数，综合利用 BLEU，GLEU 和 ROUGE-L 等评价指标，在 SQuAD 基准测试上，相较
PDF6 years ago