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transformer autoencoder
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使用 Transformer 自编码器进行业务流程的异常修正
基于 Transformer 自编码器的业务过程异常修正方法能够高效处理任意长度的事件序列,并且可以直接输出修正后的业务过程实例,从而适应各种场景,通过自监督学习将异常检测转化为分类问题,无需设置特定阈值,在确保高运行效率的同时,在异常检测
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3 months ago
EMNLP
如何再次提问:使用连续空间中可控的重写进行问题数据增强
本文提出一种新型的数据增强方法 CRQDA,利用 Transformer 自编码器和预训练的 MRC 模型生成与上下文相关、高质量和多样化的问题数据样本,通过在 SQuAD 2.0、SQuAD 1.1 问题生成和 QNLI 任务上的实验证明
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4 years ago
使用 Transformer 自动编码器对音乐风格进行编码
本篇论文介绍 Transformer 自编码器用于符号音乐生成,提高性能风格和旋律的分开控制能力,并在 MAESTRO 及 Youtube 数据集上实现了比基线更好的结果。
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5 years ago
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