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StreamPrompt: 可学习的 Prompt 引导数据选择用于高效的流学习
StreamPrompt 使用动态的、可学习的提示方法增强数据选择，以解决流学习中的适应性和计算效率问题，并通过 Prompt Attunement 机制提高了提示的效率。在全面评估中，StreamPrompt 表现优越，并在准确性和训练时
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25 days ago
有害藻类水华预测：流式学习与批量学习的比较
通过对历史数据和新工具进行比较，开发了一种机器学习工作流程来预测毒性滨藻属浮游植物丰度的变化，发现 Stream Learning 模型 DoME 是最有效和可解释性最强的预测器，超过了其他算法。
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5 months ago
MM
量子流学习
研究了基于深度强化学习的流式数据学习，通过连续测量 qubit 以应对不同的噪声模式实现对量子系统进行即时控制，为提高量子技术打下基础。
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3 years ago
机会式学习：来自数据流的有限成本敏感学习
本研究提出了一种基于强化学习和 MC dropout 采样方法的在线成本敏感特征获取方案，该方案可适用于流式学习的场景，测试结果表明该方案能够有效地获取特征并做出准确预测。
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6 years ago
KDD
卷积神经网络内在相似度指标下的自适应图像流分类
本文提出了一种半监督多任务学习框架 CSIM，利用卷积神经网络层来学习适合进行新颖类别检测的潜在特征空间，实证比较了其性能优劣。
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6 years ago
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