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广东省重点领域研发计划项目《高效可解释性神经网络模型及理论研究》通过验收(图)
广东省 神经网络 模型
2023/9/8
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用
随机权神经网络 增量学习 空间几何角度最大化约束 无限逼近性
2023/6/20
针对随机权神经网络(Random weight neural networks,RWNNs)隐含层节点随机生成过程可解释性不足和节点随机生成而导致的网络结构不紧致等问题,提出了一种空间几何角度最大化随机增量学习模型(Stochastic incremental learning model with maximizing spatial geometry angle,SGA-SIM).首先,以空间...
2023年4月17日,研究所郝沛课题组和中国科学院分子植物科学卓越创新中心李轩课题组合作,在国际学术期刊《Genome Biology》发表了题为“DeepEdit: single-molecule detection and phasing of A-to-I RNA editing events using nanopore direct RNA sequencing”的研究论文。该研究利用深...
中国科学院软件所提出图神经网络模型实现MaxSAT问题求解优化
软件所 图神经网络模型 MaxSAT
2023/3/14
中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室博士研究生刘明昊针对人工智能和理论计算机科学中的基础问题之一——最大可满足性问题(MaxSAT),提出了一种基于图神经网络的深度学习系统,在求解大规模的困难MaxSAT实例时可以快速获得更高质量的解。
融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法
关系抽取 预训练模型 标签依赖 图卷积神经网络
2022/2/28