論文の概要: Can you tell? SSNet -- a Sagittal Stratum-inspired Neural Network Framework for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12958v4
• Date: Fri, 30 Jul 2021 20:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 21:51:17.513295
• Title: Can you tell? SSNet -- a Sagittal Stratum-inspired Neural Network Framework for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: わかりますか? SSNet - センチメント分析のための矢状層にインスパイアされたニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Apostol Vassilev, Munawar Hasan, Honglan Jin
• Abstract要約: 感情分析のための頑健で高精度な分類器を構築するために,同じテキスト上で異なるモデルの予測を組み合わせるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 そこで本研究では,専用ニューラルネットワークをベースとした複数の予測と,その数学的解析と,最先端の実験結果を組み合わせるための体系的な新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When people try to understand nuanced language they typically process multiple input sensor modalities to complete this cognitive task. It turns out the human brain has even a specialized neuron formation, called sagittal stratum, to help us understand sarcasm. We use this biological formation as the inspiration for designing a neural network architecture that combines predictions of different models on the same text to construct robust, accurate and computationally efficient classifiers for sentiment analysis and study several different realizations. Among them, we propose a systematic new approach to combining multiple predictions based on a dedicated neural network and develop mathematical analysis of it along with state-of-the-art experimental results. We also propose a heuristic-hybrid technique for combining models and back it up with experimental results on a representative benchmark dataset and comparisons to other methods to show the advantages of the new approaches.
• Abstract（参考訳）: ニュアンス言語を理解しようとすると、通常、複数の入力センサーモダリティを処理してこの認知タスクを完了します。 人間の脳には、サルカズムを理解するのに役立つ、矢状層と呼ばれる特別なニューロン形成があることがわかりました。 この生物学的構成を、同じテキスト上で異なるモデルの予測を組み合わせて、感情分析のためのロバストで正確で計算効率の良い分類器を構築し、いくつかの異なる実現法を研究するニューラルネットワークアーキテクチャの設計のインスピレーションとして用いる。 そこで本研究では,専用ニューラルネットワークに基づく複数の予測を体系的に組み合わせ,その数学的解析と最先端の実験結果を組み合わせる手法を提案する。 また,モデルを組み合わせて,代表ベンチマークデータセット上で実験結果にバックアップするためのヒューリスティック・ハイブリッド手法を提案し,新しい手法の利点を示すために他の手法との比較を行った。

関連論文リスト

• Statistical tuning of artificial neural network [0.0]
  本研究では、ニューラルネットワークの理解を強化する方法を紹介し、特に1つの隠蔽層を持つモデルに焦点を当てる。 本稿では,入力ニューロンの意義を統計的に評価し,次元減少のためのアルゴリズムを提案する。 この研究は、ニューラルネットワークを解釈するための堅牢な統計フレームワークを提示することにより、説明可能な人工知能の分野を前進させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T19:47:03Z)
• Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks [55.04145324152541]
  本稿では,ニューラルネットワークをパラメータの計算グラフとして表現することを提案する。 我々のアプローチは、ニューラルネットワークグラフを多種多様なアーキテクチャでエンコードする単一モデルを可能にする。 本稿では,暗黙的ニューラル表現の分類や編集など,幅広いタスクにおける本手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:01:01Z)
• Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [54.31109240020007]
  本稿では,モデルの決定過程に大きな影響を及ぼすことなく,特徴可視化(FV)を操作する新しい手法を提案する。 ニューラルネットワークモデルにおける本手法の有効性を評価し,任意の選択したニューロンの機能を隠蔽する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z)
• Automated Natural Language Explanation of Deep Visual Neurons with Large Models [43.178568768100305]
  本稿では,大きな基礎モデルを持つニューロンの意味的説明を生成するための,新しいポストホックフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、様々なモデルアーキテクチャやデータセット、自動化されたスケーラブルなニューロン解釈と互換性があるように設計されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T17:04:51Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• Graph Neural Operators for Classification of Spatial Transcriptomics Data [1.408706290287121]
  マウス脳組織サンプルにおける脳領域の予測に対する神経オペレーターの適用の有効性を検証するために,様々なグラフニューラルネットワークアプローチを取り入れた研究を提案する。 グラフニューラルネットワークのアプローチでは,F1スコアが72%近く向上し,すべてのベースラインやグラフネットワークのアプローチを上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T18:32:06Z)
• Distinguishing representational geometries with controversial stimuli: Bayesian experimental design and its application to face dissimilarity judgments [0.5735035463793008]
  3次元顔モデルグラフィックスを逆転するように訓練されたニューラルネットワークは、識別、分類、あるいはオートエンコーディングで訓練されたのと同じアーキテクチャよりも、よりヒューマンアライメントであることを示す。 以上の結果から,3次元顔モデルグラフィックスを逆転するように訓練されたニューラルネットワークは,識別,分類,自動エンコーディングを訓練したのと同じアーキテクチャよりも,より人間らしくなっていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T04:17:35Z)
• Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
  識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。 データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
• Learning Evolved Combinatorial Symbols with a Neuro-symbolic Generative Model [35.341634678764066]
  人間は限られたデータからリッチな概念を素早く理解することができる。 従来のアプローチと概念学習の強みを融合したニューロシンボリックジェネレーションモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T17:57:51Z)
• The Neural Coding Framework for Learning Generative Models [91.0357317238509]
  本稿では,脳の予測処理理論に触発された新しい神経生成モデルを提案する。 同様に、私たちの生成モデルにおける人工ニューロンは、隣接するニューロンが何をするかを予測し、予測が現実にどの程度一致するかに基づいてパラメータを調整します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T01:20:38Z)
• NAS-Navigator: Visual Steering for Explainable One-Shot Deep Neural Network Synthesis [53.106414896248246]
  本稿では,分析者がドメイン知識を注入することで,解のサブグラフ空間を効果的に構築し,ネットワーク探索をガイドするフレームワークを提案する。 このテクニックを反復的に適用することで、アナリストは、与えられたアプリケーションに対して最高のパフォーマンスのニューラルネットワークアーキテクチャに収束することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T01:48:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。