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Drift-Aware Multimodal User Representation Learning via Multi-Scale Temporal Modeling and Sparse Mixture-of-Experts
本論文は、マルチスケールの時間的パターンを効果的にモデリングし、多様でドリフトするユーザーの関心を分離してソーシャルメディアにおける表現学習を向上させるために、時間ダイナミクスを考慮したバックボーンと3段階の学習戦略を備えたスパース混合エキスパートアダプターを活用する統一フレームワークであるDUMoEを導入する。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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