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UCI Machine Learning Repository

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  1. RESEARCH · CL_21773 ·

    PUICL transformer 实现无需拟合的上下文正负样本学习

    研究人员开发了 PUICL,一种预训练的 transformer 模型,能够通过上下文学习执行正负样本(PU)学习。这种方法无需针对特定数据集进行训练或迭代优化,即可快速解决任务。PUICL 在合成 PU 数据集上进行了训练,在 20 个基准测试中,其 AUC 和准确性均优于四个标准的 PU 学习基线。

  2. TOOL · CL_16141 ·

    研究人员将物理模型与机器学习相结合,以改进无创血压监测

    研究人员开发了一种新颖的混合方法,将 Windkessel 模型与机器学习相结合,以改进无创血压监测。该方法将物理原理整合到数据驱动的模型中,增强了它们的可解释性和临床适用性。该技术将 Windkessel 模型重新构建为可供神经网络使用的形式,创建了一个物理信息驱动的常微分方程组。与纯数据驱动的机器学习模型相比,该混合系统旨在提供更稳健且易于理解的血压预测。