real world data | BriefGPT - AI 论文速递

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ICML亚线性时更新的动态相关聚类
在动态节点流中，我们研究了相关聚类的经典问题。我们提出了一种算法，通过维护 $O (1)$ 的逼近精度和 $O$(polylog $n$) 的摊销更新时间，不断寻找最小化穿越簇的正边和簇内负边之和的分区。最后，我们用实际数据实验证明了我们的
PDF21 days ago
一种新的算法能在极度缺乏真实世界数据的条件下生成用于训练机器学习模型的数据
使用基因算法生成的大规模人工数据集，可以用于训练机器学习模型，以应对真实世界数据的极端稀缺或成本或数据敏感性等问题。
PDFa year ago
学习增强的在线设施选址
本文研究使用学习增强算法解决在线设施定位问题，在实际数据上验证该算法的性能并与当前最佳在线算法进行比较，结果表明该算法具有不错的竞争比率和适用性。
PDF3 years ago
WWW无需显式负采样的自监督图神经网络
本研究提出了 SelfGNN，它是一种基于对比自监督技术的图神经网络，采用批量标准化和四种图形特征增强技术来实现无监督学习。除了使用常用的图形拓扑增强技术（TA），实验证明我们提出的特征增强（FA）能够与 TA 同样好地发挥作用，而且没有计
PDF3 years ago
使用混合不变训练的无指导语音分离
该论文提出了一种无监督的单声道声音分离方法 MixIT，使用了单声道混音样本数据，在不需要声源真实数据的情况下，通过提取出隐变量进行声源分离和重构，从而实现了与有监督方法相当的性能，可用于半监督学习和无监督领域适应。
PDF4 years ago
EMNLP利用扰动自动识别机器翻译中的性别问题
该研究利用神经网络方法实现自然语言翻译，挖掘实际数据中存在性别语言模型与相关问题，发布评估基准用于研究性别语言模型的特性和潜在影响。
PDF4 years ago
近期处理器上的量子神经网络分类
我们介绍了一个可以通过监督学习表示带有标签的数据（经典或量子）并进行训练的量子神经网络。该网络由一系列参数相关的酉变换组成，作用于输入的量子态，可以进行二元分类。我们展示了如何对经典数据集进行分类，并使用实际数据集的例子展示了该网络的应用。
PDF6 years ago
NLP 中的非标准 (或非规范) 语言应对措施
本文旨在借助杂乱无序的非标准数据，通过适当的算法结合，解决自然语言处理中的性能下降问题和语言的多样性问题，从而生产出更强大和适应性更强的自然语言技术。
PDF8 years ago
功能多层感知机：一种用于功能数据分析的非线性工具
本文研究了多层感知机（MLP）对功能性输入的自然扩展。我们证明了对于经典的 MLP 的基本结果可以推广到功能性 MLP。我们获得了表达能力与数值 MLP 相当的通用逼近结果。我们获得了一致性结果，这意味着对于功能性 MLP 的最优参数估计在
PDF17 years ago