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TASER:快速准确的动态图表示学习的时间自适应采样
TASER 是第一个针对准确性、效率和可扩展性进行优化的适用于 TGNNs 的自适应采样方法,通过根据训练动态和过去交互的上下文、结构和时间属性进行微批次选择和邻居选择来提高准确性和训练速度。在五个广受欢迎的数据集上,TASER 的平均平均
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5 months ago
面向任务的特定领域优化,用于高效和稳健的对于开放域问答的密集检索
提出了一种新的体系结构,Task-aware Specialization for dense Retrieval (TASER),该模型通过交错共享模块和专用模块在单个编码器中实现参数共享,能够在使用密集检索模型时提高准确性并显著减少了参
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2 years ago
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