前言

2018年的NeurIPS。
在许多生物和医学环境中，我们通过聚集许多来源来构建一个大的标记语料库，用于目标预测任务。不幸的是，许多源可能与我们的目标任务无关，因此忽略数据集的结构是有害的。
所以说不能忽略数据集的结构，而本文提出的多域匹配网络（Multiple Domain Matching Network）则是利用这种结构。它将所有数据映射（embedding）到同一个特征空间，然后看看那些域有较强的统计关系。
可见作者是想排除无关数据的

最优传输论文（十二）：Extracting Relationships by Multi-Domain Matching论文原理相关推荐

[系统安全] 四十二.Powershell恶意代码检测系列 (4)论文总结及抽象语法树（AST）提取
您可能之前看到过我写的类似文章,为什么还要重复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列.因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全.逆向分 ...
Python爬虫从入门到放弃（十二）之 Scrapy框架的架构和原理
原文地址https://www.cnblogs.com/zhaof/p/7173397.html 这一篇文章主要是为了对scrapy框架的工作流程以及各个组件功能的介绍 Scrapy目前已经可以很好的 ...
Mybatis3.4.x技术内幕（二十二）：Mybatis一级、二级缓存原理分析
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Mybatis的一级缓存,指的是SqlSession级别的缓存,默认开启:Mybatis的二级缓存,指的是SqlSession ...
Android 核心分析之十二Android GEWS窗口管理之基本架构原理
Android GWES之窗口管理之基本构架原理 Android的窗口管理是C/S模式的.Android中的Window是表示Top Level等顶级窗口的概念.DecorView是Window的To ...
感谢十二年的陪伴——分享回归，不忘初心（Eastmount博客总结及未来规划）
曾记否,2021年4月28日,为了更好地从事科研和学习,当时给所有读者群发了我在CSDN唯一的私信,感谢大家十年的陪伴,短暂消失,不负青春.当时也收到了很多博友的鼓励与祝福,感恩. 是啊!很难想象读博 ...
海天讲座（二）最优传输理论
由于原链接公式看不到,所以转了下,如有侵权,联系删除 2016 这篇文章里说了应用最优传输理论解保面积参数化问题,之前有看过将保面积参数化转化为线性问题的文献,效果也不错. 图1. 最优传输理论在计算 ...
TCP/IP协议十二：关于MAC地址和IP地址在传输过程中变与不变的问题
TCP/IP协议十二:关于MAC地址和IP地址在传输过程中变与不变的问题 1. 结论 2. 原因: 3. 例子 4. 参考: 1. 结论 mac变,ip不变. mac地址在同一个广播域传输过程中是不变 ...
最优传输论文（一）Sliced Wasserstein Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation
前言 sliced就是投影,sliced wasserstein由于计算成本小,可作为差异度量指导特征生成器和分类器的优化. 本文可分为三步: 在有标记的源域上训练生成器G,两个分类器C1,C2. 固 ...
系统学习深度学习（二十二）--CNN经典模型总结
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1473213789568.html 参考:http://blog.csdn.net/qq_17754181/arti ...
海天讲座（三）最优传输理论
由于原链接公式看不到,所以转了下,如有侵权,联系删除 2016 农历小年附近,老顾从北京回到纽约.与北京火爆热烈的节日气氛相比,纽约的氛围孤独寂寥,冷漠凄清.与几位访问学者和学生漫步在长岛石溪海滩,气 ...

最优传输论文（十二）：Extracting Relationships by Multi-Domain Matching论文原理

目录

前言

最优传输论文（十二）：Extracting Relationships by Multi-Domain Matching论文原理相关推荐

最新文章

热门文章