AI交流(进群备注:Making Sense of Word Embeddings)

该项目旨在理解词嵌入,由达姆施塔特工业大学和莫斯科国立大学的研究人员开发。
Making Sense of Word Embeddings的特点:
1. 提供创建和分析词嵌入的工具。
2. 支持多种类型的嵌入模型。
3. 包含可视化工具以更好地理解嵌入。
Making Sense of Word Embeddings的功能:
1. 从大型语料库生成词嵌入。
2. 分析词之间的语义关系。
3. 使用各种技术可视化嵌入。
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PNN(Prescriptive Neural Networks)是一个多模态深度学习框架,结合了优化和机器学习的理念,旨在利用多模态数据(包括结构化和非结构化数据)进行个性化和优化的处方决策。它直接输出优化的治疗方案,特别适用于需要系统化、个性化决策的领域,如医学、数字广告和零售。PNN在真实世界多模态数据集上的表现尤为突出,例如在TAVR(经导管主动脉瓣置换)手术中,术后并发症率降低了32%;在肝脏外伤中,死亡率降低了40%以上。此外,PNN在单模态表格数据集上的表现与最先进的处方方法相当或更优。通过知识蒸馏,PNN在表格数据上实现了可解释性,同时保持了与自身相当的性能。PNN还展示了在处理各种治疗场景时的灵活性,并允许用户对处方结果进行一定程度的控制。
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