statistical features | BriefGPT

关键词statistical features

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一种高效的领域无关的监督关键词抽取和排序方法
我们提出了一种基于监督学习的自动提取文档关键词短语的方法，该方法利用候选短语的简单计算的统计和位置特征，不依赖于任何外部知识库、预训练的语言模型或词嵌入。在基准数据集上的评估显示，我们的方法达到了明显较高的准确性，相对于包括所有基于深度学习
PDF3 months ago
使用 R 软件包 ctsfeatures 分析分类时间序列数据
该研究介绍了 R 包 ctsfeatures 的主要特点和使用方法，该包为分析分类时间序列提供了一组有用的工具，包括提取统计特征和构建描述潜在时间模式的图形等，并可用于机器学习任务，如聚类、分类和异常检测。
PDFa year ago
物联网：数字足迹携带设备身份
本文提出了一种基于设备指纹技术的模型，能够在网络设备中区分物联网设备和非物联网设备，并能针对每个设备进行唯一识别，通过使用随机森林分类器和不同数据集的实验证明，该方法能够在分辨物联网和非物联网设备方面达到 99.8% 以上的准确率，并在分类
PDF2 years ago
数据推理学习之悖论
本研究考察了在自然语言中可以用 BERT 模型来训练端到端地解决逻辑推理问题吗？通过监察矛盾的现象，研究发现 BERT 虽然能够在某些测试实例中达到近乎完美的准确率，但却不能在完全相同的问题空间中泛化到其它数据分布上。我们展示了这是因为 B
PDF2 years ago
使用 One Against All 神经网络进行哑巴手势识别
该研究提出了一种利用图像预处理、分割和统计特征，通过人工神经网络进行分类与识别哑巴手势的新技术，并实验证明该方法比现有技术效果更好。
PDF2 years ago
SPatchGAN：一种基于统计特征的鉴别器，用于无监督的图像到图像的转换
本研究提出了一种基于统计特征而非单个补丁的鉴别器架构，通过多尺度的关键统计特征的分布匹配稳定网络，从而简化了框架并增强了细节，用于无监督的图像转换，包括自拍到动漫，男性到女性和眼镜移除等应用场景，并在各种挑战性应用程序中超越了现有的最先进模
PDF3 years ago
ECCV可学习的直方图：深度神经网络的统计上下文特征
本文提出了一种可学习的直方图层，可以在深度神经网络中学习直方图特征并在训练期间与其他层共同优化，这在语义分割和目标检测中得到了探索，深入研究提供了深入的洞见。
PDF6 years ago
WWW结合神经网络、统计和外部特征在假新闻识别中的益处
本文探讨假新闻鉴别的子任务，即立场检测，并提出了一种新的思路，将神经网络、统计特征和外部特征结合起来，通过深度神经网络将这些特征组合在一起，最终对新闻标题 - 正文进行分类，并在假新闻挑战数据集上进行了实验，结果表明该模型胜于现有的所有技术
PDF7 years ago
使用线性机器学习模型的持久图
本文提出了一种结合线性机器学习模型和持久图像的统一方法，实现对点云和立方集的统计学反演分析，从 persistence diagrams 中提取嵌入数据中的统计特征。
PDF7 years ago
卷积神经网络和频谱约束下的纹理合成
本文使用卷积神经网络和傅里叶频谱以及统计特征约束来实现纹理合成，并实验表明与现有方法相比具有更好的性能。
PDF8 years ago
基于基本图案单元和统计特征相结合的颜色纹理分类方法
这篇研究论文介绍了一种基于图像纹理的粒子元素的直方图和统计特征的分类方法，并对彩色图像进行了扩展，以利用该方法在分析每个 RGB 通道方面的能力。该方法被测试于石头纹理分类，其结果证明了该方法的质量。
PDF13 years ago