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文本分类还停留在BERT？对偶比学习框架也太强了
监督学习
学习方法
论文简介：对偶对比学习：如何将对比学习用于有监督文本分类 论文标题：Dual Contrastive Learning: Text Classification via Label-Aware Data Augmentation 论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.08702 代码链接：https://github.com/hiyouga/dual-contrastive-learning 论文作者：{Qianben Chen}
致Great
2022-03-16
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Kaggle系列-Mechanisms of Action (MoA) Prediction[表格数据多标签]第一名方案
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网络安全
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机器学习
连接图是麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所、哈佛大学创新科学实验室（LISH）和美国国立卫生研究院共同基金综合网络细胞特征库（LINCS）的一个项目，它提出了这一挑战，目标是通过改进MoA预测算法来推进药物开发。
致Great
2021-01-18
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一份半监督学习的指南-伪标签学习
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在ML中，有3种机器学习方法-监督学习、无监督学习和强化学习技术。 我们所知道的监督学习是指数据带有标签的情况， 无监督学习是仅存在数据而没有标签的情况，强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步“强化”这种策略，以期继续取得较好的结果。
致Great
2020-12-16
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