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EMNLPIdEALS: 提高语言技能的惯用表达
本文研究了如何在学生写作中使用惯用表达，并使用真实数据创建了广泛的训练集和专家注释的测试集，最终通过多种方法评估了其性能并将其与人类专家进行比较。
PDFa year ago
先验数据拟合网络的统计基础
该研究论文探讨了先验数据拟合网络（PFN）的理论基础，以及控制其行为的统计机制。虽然 PFN 是受贝叶斯思想启发的，但其行为可以纯粹地以预调整但未经训练的预测器来解释。
PDFa year ago
训练即一切：人工智能、版权和公平训练
本文从伦理和法律的角度分析了将受版权保护的作品加入 AI 训练集中，辩论 AI 会否因此而受到限制，并评估了 AI 影响社会的成本和利益。
PDFa year ago
何时使用何种方法：一个深入比较的开放信息抽取系统的经验分析以支持下游应用
本文通过实证调查神经 OpenIE 模型、训练集和基准，旨在为用户选择最适合其应用的 OpenIE 系统提供帮助。我们发现，不同模型和数据集所做的不同假设对性能有显着影响，这使得选择最适合自己应用的模型至关重要。我们在下游复杂 QA 应用程
PDF2 years ago
量子信息科学中的数据中心机器学习
提出了一系列以数据为中心的启发式方法来改善机器学习系统在量子信息科学问题上的表现。具体而言，我们考虑如何通过系统地构建训练集来显著提高用于量子状态重构的预训练神经网络的准确性，而不改变底层架构。
PDF2 years ago
神经均值差异用于高效的超出分布检测
通过研究模型激活平均值的变化，提出了新的用于检测异常数据的神经平均差异 (Neural Mean Discrepancy) 指标，并基于此提出了一种高效的异常数据检测器，计算神经平均值的方法不受限于原始输入数据的增量或分布的不同而性能出色。
PDF3 years ago
ICML利用预训练的 GAN 生成有限数据
本研究利用预训练的大规模 GAN 模型在有限数据情境下实现了对感知明显目标领域的图像生成，提出了自适应滤波器调制（AdaFM）的方法，证明了此技术在限制数据生成方面的有效性。
PDF4 years ago
基于流形和感知损失的强鲁棒性超分辨率 GAN
该研究提出了一种新的损失函数，它对临床训练数据集的缺失更为稳健，并应用到使用深度神经网络进行超分辨率图像处理领域中。通过自动编码器进行流形距离，使超分辨率图像与高分辨率图像保持相似的纹理内容，达到匹配人类对结构、亮度和对比度的感知效果。作者
PDF5 years ago
通过阅读理解实现零样本关系抽取
本论文将关系抽取问题转化为回答简单的阅读理解问题，可以利用深度学习中的神经网络技术，使用关系特定的众包问题与遥感监督结合的大规模训练集进行建模，并可以在测试时抽取新的关系类型，实现了零样本学习。通过对维基百科的插槽填充任务的实验表明，该方法
PDF7 years ago
利用更智能的机器黑客智能机器：从机器学习分类器中提取有意义的数据
本文着重于研究机器学习分类器中存在的信息泄露问题，通过构建元分类器并用其来入侵其他分类器，发现可以从中推断出对训练集的有用信息，这种信息泄露可能被利用于盗取竞争对手的商业机密，潜在侵犯知识产权。
PDF11 years ago