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上下文学习用于少样本分子属性预测
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内容提要

本文提出一种新的算法，应用上下文学习的概念于无监督学习，用于预测分子性质。该算法在小样本支持时表现优异，在大样本支持时与最佳方法具有竞争力。

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关键要点

  • 本文提出了一种新的算法，应用上下文学习的概念于无监督学习。
  • 该算法用于预测分子性质。
  • 在小样本支持时，该算法表现优异，超过了最近的元学习算法。
  • 在大样本支持时，该算法与最佳方法具有竞争力。
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标签

上下文学习 分子性质 小样本支持 无监督学习 竞争力
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