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持续原型演变：从非稳态数据流中在线学习
通过在共享的潜变量空间中不断更新原型解决了在线学习中原型过时和缓解遗忘的问题，提出了一种学习和预测任意时间点数据的系统。除了最近邻预测之外，通过提高类原型周围的聚类密度和增加类间方差来促进学习的同时，使用记忆库中的样本构成虚拟原型来提高潜在
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4 years ago
可解释的深度神经网络（xDNN）
本文提出了一种名为 xDNN 的新型深度学习架构，该架构使用原型来优化计算效率，达到超越传统方法的目的，并在基准数据集上进行了测试，取得了世界记录。
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5 years ago
ICML
基于学习原型的时间序列数据深度分类解释
本文介绍了使用深度学习模型中的潜在空间数据来学习代表性的原型用于决策过程的阐释，重点关注对二维时间序列数据的分类，如检测临床心动过缓、早产儿呼吸暂停和语音识别，并通过优化原型多样性和稳健性，提高了已有模型的性能。
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5 years ago
利用重要性权重选择原型实现高效的数据表示
本文提出了一种数据挖掘算法，利用强理论保证在任何对称正定核情况下找到代表性原型和批评（即异常值），并演示了其在零售、MNIST 数字识别和 CDC 数据集上的实际应用效果。
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7 years ago
NIPS
树形空间原型：再探树集成的可解释性
提出了通过表现每个类别的代表点 - 原型来解释树模型集合分类器的方法，并通过应用新的距离和自适应原型选择方法，在随机森林和梯度提升树上演示了原型的可行性，其在人类用户的研究中表现良好，并为决策树模型的解释提供了可行的替代方案。
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8 years ago
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