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Neural architectures for adaptive behavior
Neural architectures for adaptive behavior
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多任务学习在预测性流程监控方面展现出潜力
一项新研究探讨了多任务学习（MTL）在预测性流程监控（PPM）中的潜力，PPM 是一个预测组织流程展开的领域。尽管深度学习已推动了 PPM 的发展，但大多数现有方法都使用单任务学习（STL），效率低下且错失了潜在的协同效应。本研究提出了首个针对 PPM 的 MTL 全面实证研究，评估了各种任务组合、神经架构和优化方法。研究结果表明，MTL 在下一活动预测方面提供了实质性改进，并能有效缓解类别不平衡问题，其中任务平衡对于低容量模型尤为关键。
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新的TPR-Attention机制增强了深度学习中的组合泛化能力
研究人员开发了一种名为TPR-Attention的新型架构组件，旨在提高深度学习模型的组合泛化能力。该机制通过在张量积表示（TPR）上应用注意力机制来嵌入结构化归纳偏置。在组合任务上的实验表明，TPR-Attention在组合泛化方面优于现有的架构组件，为实现具有更系统泛化能力的模型提供了潜在途径。