id=SJeqs6EFvB 类似的研究还有 Wei 等人的《LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks》，它主要探讨如何为...实验结果表明，LambdaNet 在标准变量类型（如布尔类型）和用户自定义类型中均获得了更好的性能。 论文链接：https://openreview.net/pdf?
类似地，Wei等人的工作LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks。...在实验中，LambdaNet在标准变量类型(例如布尔型)和用户定义类型中都表现得更好。
这和 Wei 等人的文章「LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks」类似。...在实验中，LambdaNet 在标准变量类型（例如 boolean）和用户定义类型中的性能都更高。
LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks https://openreview.net/pdf?
相比之下factorized attention计算的需要空间复杂度和时间复杂度，比lambdanet具有更好的效率。 卷积位置编码 这里将卷积相对位置编码的思想扩展到一般的卷积位置编码情况。
类似的应用还体现在上面这篇论文中《LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks》。
ICLR 2020 [pdf] LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks.
《LambdaNet，Haskell实现的开源人工神经网络库 》 https://github.com/jbarrow/LambdaNet 介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库
LambdaNet: Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks.
《LambdaNet，Haskell实现的开源人工神经网络库 》 介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库，它抽象了网络创建、训练并使用了高阶函数。
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