supervised model | BriefGPT

关键词supervised model

搜索结果 - 9

基于加权损失和迁移学习的深度估计
通过使用迁移学习和优化损失函数的简化和适应性方法，我们改进了深度估计的准确性。我们探索了多种编码解码模型，并发现 EfficientNet 模型在 RSME，REL 和 log10 方面表现最佳。我们的模型在准确性和稳健性方面取得了显著提升
PDF3 months ago
朝向更准确、更具普适性的任务驱动式对话评测指标
通过使用 Dialog Quality Annotation（DQA）工作流程，对整个对话进行评估和标注，我们展示出使用有监督的模型进行对话质量估计的效果较纯粹基于整合对话层次特征的方法更好，同时建议使用高质量的人工注释数据是评估大型工业规
PDFa year ago
使用查询性能预测的无监督搜索算法配置
该研究提出一种基于查询性能预测的简单解决方案，用于搜索引擎的自动配置，避免了需要训练有监督模型所需要的相关标签，只需要针对给定领域的一些查询样本即可达到目的。使用两个实例，论证了该解决方案的优点。
PDF2 years ago
KDD制药行业预测性维护中轴承磨损阶段预测
本文提出了一种基于高频轴承振动信号的 k 均值轴承寿命分段方法，并使用自编码器将其嵌入潜在低维子空间，生成一个用于训练监督模型的带标签数据集，用于预测轴承的降级阶段，实验结果表明该框架具有可扩展性和可靠性。
PDF2 years ago
EMNLP用语言和隐藏关系建模自然段中的连贯流
研究探索通过人工创造的语言关系和句子本身学习到的潜在关系将两种形式的 intersentential relations 整合到文档级语言模型中，其中一个为监督模型，另一个为无监督模型，其实现部分条件下的段落生成任务效果优于基准方法。
PDF5 years ago
PrivFT: 具有同态加密的私密快速文本分类
本文提出了一种使用全同态加密技术 (Fully Homomorphic Encryption, FHE) 来实现隐私保护文本分类的高效方法，旨在在不泄漏数据隐私的前提下，保持预测准确性。
PDF5 years ago
分析 Twitter 上的仇恨与对立言论账户
本研究发现 Twitter 的在线仇恨言论与相应的反言论使用了不同的语言和策略，并且经过一些分析和建模，能够对这些用户进行可靠的分类以进一步研究。
PDF6 years ago
EMNLP机会主义主动学习策略的学习
使用强化学习对物体检索任务进行优化的机器学习论文，包括主题如：主动学习，机会主动学习，监督模型，自然语言描述和强化学习。
PDF6 years ago
基于主题模式的争议识别方法
本研究研究 Social Media 中的争议话题，提出了一种通过利用网络模式检测 Social Media 中争议话题的方法，该方法基于用户交互的局部模式，不需要了解自然语言，95% 的准确度比传统的句子分析方法和传播模型方法都有很大的改
PDF7 years ago