BERT和知识提炼的问题解答 该存储库包含必要的代码，以便微调SQuAD 2.0数据集上的BERT。 此外，的技术是通过微调施加使用BERT作为教师模型小队2.0数据集。 使用Google Colab的1个Tesla V100 GPU获得了所有结果。 1.什么是SQuAD？ 斯坦福问答数据集（SQuAD）是一种阅读理解数据集，由人群工作人员在一组Wikipedia文章上提出的问题组成，其中每个问题的答案是对应阅读段落或问题的一段文本或跨度可能无法回答。 SQuAD 2.0将SQuAD 1.1中的100,000个问题与超过50,000个由对抗性工作者对抗性编写的问题相结合，看起来类似于可回答的问题。 为了在SQuAD 2.0上取得出色的成绩，系统不仅必须在可能的情况下回答问题，而且还必须确定该段落何时不支持任何答案并放弃回答。 有关SQuAD数据集和当前排行榜的更多信息，您可以访问以下。

优化Keras模型的层结构以减少计算时间

% Ramer-Douglas-Peucker 算法 (RDP) 是一种减少% 曲线中由一系列近似的点数% 点。 该算法的初始形式是独立提出的% 于 1972 年由 Urs Ramer 和 1973 年由 David Douglas 和 Thomas Peucker 以及% 在接下来的十年中还有其他几个。 这个算法也是众所周知的% 以 Douglas-Peucker 算法命名，迭代终点拟合% 算法和拆分合并算法。 [来源维基百科] % ％ 输入： % 点数：点数列表 2xN % epsilon：距离维度，指定之间的相似度% 原始曲线和近似值（较小的 epsilon， % 曲线更相似） ％ 输出： % 结果：近似曲线 2xM (M<=N) 的点列表%

使用遗传算法进行数据挖掘中的特征选择（减少）以获得最高的分类准确度。 在这个项目中，可以使用 4 个分类器：朴素贝叶斯、k-最近邻、决策树和 MLP 神经网络。 您还可以将您自己的分类器替换为您自己的数据集。

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cci的matlab代码Hyperspectral_OptimalSpectralClustering 计算减少维数必不可少的最佳频带数 说明和参考 这项研究完成的工作作为计算机和信息科学通信（CCIS）的一部分出版，Springer，丛书第1035卷 论文标题-使用光谱聚类的高光谱图像波段的最佳选择-Vanshika Gupta（1），Sharad Kumar Gupta（2），Dericks P.Shukla（3） 链接-或 在IASc-INSA-NASI夏季研究奖学金（印度科学院-印度国家科学院-国家科学院印度科学基金会（Science of India）资助的实习计划。 该存储库当前由@维护 如有疑问，请随时通过我的电子邮件ID vanshika421@gmail.com与我联系。 对于贡献或开放性问题，请分别打一个或打开。 运行程序的步骤 克隆/下载_压缩存储库 打开MATLAB并连接到文件夹Similarity_Matrices 修改输入的高光谱图像的代码 运行文件夹中的任何代码以计算相似性/邻接矩阵。 现在连接到主文件夹 相应地修改输入，然后运行Sparse_Spectr

本次提交实现了以下论文中提出的 ADASYN（自适应合成采样）算法： H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li，“ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法”，Proc。 国际。 J. Conf。 神经网络，第 1322-1328 页，（2008 年）。 ADASYN 算法的目的是通过现有少数类示例之间的线性插值从少数类中综合创建新示例来改善类平衡。 这种方法本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。 ADASYN是SMOTE的扩展，在两个类别之间的边界附近而不是在少数种族内部创建更多示例。 提供了生成此提交的标题图的演示脚本。

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