HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

دراسة شبكات الكبسولات مع التوجيه الديناميكي لتصنيف النصوص

Wei Zhao extsuperscript1,2 Jianbo Ye extsuperscript3 Min Yang extsuperscript1,* Zeyang Lei extsuperscript4 Soufei Zhang extsuperscript5 Zhou Zhao extsuperscript6

الملخص

في هذه الدراسة، نستكشف شبكات الكبسولات مع التوجيه الديناميكي لتصنيف النصوص. نقترح ثلاث استراتيجيات لاستقرار عملية التوجيه الديناميكي لتخفيف اضطراب بعض الكبسولات الضوضائية التي قد تحتوي على معلومات "خلفية" أو لم يتم تدريبها بنجاح. تم إجراء سلسلة من التجارب باستخدام شبكات الكبسولات على ستة مقاييس مرجعية لتصنيف النصوص. حققت شبكات الكبسولات أفضل الأداء في 4 من أصل 6 مجموعات بيانات، مما يظهر فعالية شبكات الكبسولات في تصنيف النصوص. كما أظهرنا أن شبكات الكبسولات تحقق تحسينًا كبيرًا عند نقل التصنيف ذو العلامة الواحدة إلى التصنيف ذي العلامات المتعددة مقارنة بالطرق الأساسية القوية. حسب علم us، هذه هي أول دراسة يتم فيها تحقيق بحث تجريبي لشبكات الكبسولات في نمذجة النصوص.注:在最后一句中,“us”通常会根据上下文翻译为“نحن”,但在这里为了忠实于原文,保留了“us”的形式。如果需要更加自然的表达,可以将其改为“حسب علم الباحثين”.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp