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Self-StrAE 在 SemEval-2024 任务 1 中：用更少地让自我结构化自编码器学习更多
该论文提出了两个简单的改进措施，一是将重构作为辅助目标包含在词汇中以提高表示质量，二是演示了增加独立通道数量可显著提高嵌入质量，同时减少参数数量，甚至将非嵌入参数总数减少到七的极限。我们的系统可以从头开始使用仅为 1000 万个输入数据进行
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3 months ago
微型图神经网络用于无线资源管理
无线资源管理的需求增加了对高效无线资源管理的精简神经网络结构的开发的需求。本文介绍了一种针对无线资源管理量身定制的图神经网络（GNN）的新方法：低秩消息传递图神经网络（LR-MPGNN）。该方法基于低秩逼近技术，将传统线性层替换为其低秩对应
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3 months ago
参数化量子电路的块环连接拓扑
在变分量子算法中，选择高效的参数化量子电路拓扑非常重要。然而，现有电路存在的问题是参数太多导致优化困难或者性能难以保证。如何在不降低性能的情况下减少参数数量成为了新的挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种新的拓扑结构，称为 “Block-R
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a year ago
ICML
Hessian 视角下的卷积神经网络本质
本文通过 Hessian maps 的视角提出一种略微不同的卷积神经网络 (CNNs) 自然观点，从而揭示了 CNNs 的架构特征在其结构和性能中的表现；我们在 Toeplitz 表示的基础上，利用一种新的框架揭示了 Hessian 结构及
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a year ago
神经网络中偏差 - 方差平衡的现代看法
研究神经网络中模型复杂度、测试误差曲线、参数数量等因素对偏差 - 方差权衡的影响，证实其与传统理论不同，可以通过增大参数数量来降低偏差和方差。
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6 years ago
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