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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。 相似文献
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针对多目标绿色柔性作业车间调度问题(MGFJSP)的特点,提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度,建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。算法的具体改进包括:设计了一种三维向量的编码和对应解码方案,在跟随蜂搜索阶段引入一种有效的动态邻域搜索操作来提高算法的局部搜索能力,在侦查蜂阶段提出产生新食物源的策略用于增加种群的多样性。最后进行了实验研究与算法对比,以验证所建模型和所提算法的有效性。 相似文献
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