neural network-based models | BriefGPT

关键词neural network-based models

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一种使用紧凑且经济实惠的磷光寿命成像器和机器学习的可插入式葡萄糖传感器
光学连续葡萄糖监测系统是一种新兴的个性化葡萄糖管理工具，其与传统的电化学葡萄糖监测仪相比具有更低的成本和更长的耐久性。该研究报道了一种计算机插入式葡萄糖监测系统，它集成了一种生物相容性的磷光基生物传感器和一种定制的磷光寿命成像仪。这种紧凑且
PDFa month ago
基于双编码器的物种标准化 -- 用于排序的成对句子学习
提出了一种深度学习方法用于实体规范化，通过将其视为一种成对学习来排名问题，并利用最佳匹配信息检索算法和双向编码器表示从编码器 (BERT) 重新对候选列表进行排名，消除了特征工程和规则创建的需求，在物种规范化方面超过了现有方法。
PDF9 months ago
PePNet：一种支持稀有高负载出现的周期感知工作负载预测网络
提出 PePNet 以改善工作负载的预测准确性，通过检测周期性、融合周期性信息以及迭代优化预测序列中最不适配部分，PePNet 在整体和重负载的预测准确性上相较于现有方法平均提高 20.0% 和 23.9%。
PDFa year ago
ACL学习抽象意义表达式的符号规则用于文本强化学习
通过结合语义解析器和规则归纳系统，我们提出了一个模块化的 NEuro-Symbolic Textual Agent（NESTA），该模型能够学习抽象可解释的规则作为策略，并在文本游戏基准测试中表现出更好的泛化能力和更少的训练交互。
PDFa year ago
淘金：从平台不可知的文本数据自动检测政治内容中学到的教训
本文介绍了如何利用自然语言处理技术（如基于机器学习或神经网络的技术）来发现不同平台上的政治内容，并使用三组数据集对依赖于字典、监督学习或神经网络的三组检测技术的表现进行了系统比较。我们还对数据的不同预处理模式的影响进行了检验，结果表明，在处
PDF2 years ago
AAAI元学习器冷启动的序列推荐
提出一个元学习的序列推荐框架 Mecos 解决冷启动问题，可以从有限的交互中提取用户偏好，与神经网络模型轻松集成，实验证明比其他基线方法表现更好。
PDF4 years ago
BERT 遇见中文分词
应用 BERT 模型对中文分词任务进行了探究，在标注不一致的情况下 BERT 模型可以稍稍提高性能，具有良好的特征提取能力，大模型通常具有更好的性能，可作为其他神经网络模型的优秀特征候选项，Softmax 表现可以不输 CRF。
PDF5 years ago
ICLR无需多类标签的多类分类
论文提出了一种基于对比相似度而非类别标签的多类分类策略，称之为元分类学习，通过优化二元分类器以预测对比相似度从而实现多类分类，提出了概率图模型并衍生出一个简单的损失函数，用于学习基于神经网络的模型，并在监督、非监督跨任务和半监督设置下均取得
PDF6 years ago
WWW半监督信息检索的对抗采样和训练
本文提出一种针对 ad-hoc 检索模型的数据不平衡及神经网络模型易受对抗干扰等问题的对抗性采样和训练框架，通过增强点击示例和获得非常信息化的非点击示例来学习 ad-hoc 检索模型，并在常见 ad-hoc 检索任务（如网络搜索，项目推荐和
PDF6 years ago
迈向标准化和更准确的印度尼西亚词性标注
本文探讨了印度尼西亚文本的词性标注。我们使用基于规则、CRF 和神经网络的模型进行试验，并在 IDN Tagged Corpus 上对其进行评估，最终用递归神经网络取得了 97.47 的最优性能。同时，我们还公开了我们使用的数据集以供未来的
PDF6 years ago
学习自然逻辑推理的分布式词表示
研究了两种基于神经网络学习嵌入的模型，试图支持自然逻辑所捕捉的丰富、多样的逻辑推理。实验结果表明，学习分布式表示在逻辑语义应用建模方面具有积极的前景。
PDF10 years ago