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SIMAP：神经网络的单纯同调层
本文提出了 SIMAP，这是一种新颖的深度学习模型中的一层，旨在增强输出的可解释性。SIMAP 层是基于支撑集和单纯映射（在拓扑学中用于在保持结构连通性的同时转换形状的函数）的可解释神经网络 SMNN 的增强版本。该方法的新颖之处有两个方面
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4 months ago
从分类到分类器：通过探索网络实现仅基于名称的持续学习
通过利用互联网中的未经整理的数据，本论文探讨了使用仅有类别名称而无标注训练数据的新模式 name-only continual learning，在持续学习中解决手动标注数据的挑战。通过使用网络数据创建支持集，我们展示了与使用生成模型或从
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8 months ago
元学习是否需要支持集多样性？
该论文研究了元学习中支持集构建的影响，发现固定支持集可以提高分类问题中的元学习性能，从而提出了一种简单、通用且具有竞争优势的基线模型用于小样本学习。
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4 years ago
AAAI
高斯过程分布式数据融合遇到迁移学习 —— 大规模分布式合作感知
论文提出了利用代理中心支持集的高斯过程分散数据融合算法，允许每个移动感知代理在执行过程中选择不同的支持集并动态切换，以便将其自己的数据封装到本地摘要中，然后可以与其他代理的本地摘要相结合，从而预测环境现象。同时，提出了一种新的信息共享机制，
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7 years ago
组合惩罚：凸松弛保留了哪些结构？
通过研究支持集上的组合惩罚函数的同质和非同质凸松弛，提出了一种基于凸单调正则化器的自适应估计器，利用集函数的较低组合信封概念和新的支持识别必要条件，得出了支持恢复的新充分条件（发现其紧度不同）。
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7 years ago
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