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Lorenzo Proietti
Lorenzo Proietti
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新的MMAF引导学习方法提供校准的时空预测
研究人员开发了一种新的理论引导的贝叶斯方法，用于时空栅格数据，称为MMAF引导学习。该方法通过结合时空Ornstein-Uhlenbeck过程的因果结构，训练了一个具有高斯分布权重的随机前馈神经网络集成。实验表明，这些网络在多个时间范围内产生校准的预测，并且在概率预测方面可以达到与卷积模型或扩散模型等深度学习架构相当或更好的性能。
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新的PEAR指标改进机器翻译评估
研究人员开发了PEAR，一种新颖的监督式机器翻译质量评估指标，它将评估重构为成对比较。该方法预测两个候选翻译之间质量差异的方向和幅度。尽管参数较少，PEAR的表现优于现有指标，包括更大的模型和基于参考的方法。它还被证明对最小贝叶斯风险解码有效，以最小的性能影响降低了计算成本。