Weakly Supervised GRU
Weakly Supervised GRU trains a Gated Recurrent Unit network on sequences labeled by imperfect, heuristic, or programmatic sources rather than costly hand-annotated ground truth. It combines the GRU's efficiency at capturing temporal dependencies with weak-supervision techniques that aggregate noisy labels, enabling practical sequence modeling when large fully labeled datasets are unavailable.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Ratner, A. J., De Sa, C. M., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. · URL
- Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling. NIPS 2014 Workshop on Deep Learning. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.