Domain-Adaptive GRU
Domain-Adaptive GRU kombiniert die Gated Recurrent Unit (GRU)-Architektur mit Techniken zur Domänenanpassung, um ein Sequenzmodell auf einer gelabelten Quellendomäne zu trainieren und es auf eine andere, aber verwandte Zieldomäne zu übertragen, wodurch die durch Verteilungsverschiebungen verursachte Leistungsverschlechterung reduziert wird. Es wird häufig in NLP-Aufgaben wie domänenübergreifender Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und Textklassifizierung eingesetzt, bei denen gelabelte Zieldomänendaten knapp sind.
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Quellen
- Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. In Proceedings of EMNLP 2014 (pp. 1724–1734). Association for Computational Linguistics. link ↗
- Ganin, Y., Ustinova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., Marchand, M., & Lempitsky, V. (2016). Domain-adversarial training of neural networks. Journal of Machine Learning Research, 17(1), 2096–2030. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Gated Recurrent Unit Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/domain-adaptive-gru
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- Domänenadaptiver rekurrenter neuronaler NetzDeep Learning↔ compare
- Domain-Adaptive TransformerDeep Learning↔ compare
- Feinabgestimmte GRUDeep Learning↔ compare
- Gated Recurrent Unit (GRU)Deep Learning↔ compare
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