上下文定向无环图
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG），并利用具有新颖投影层的神经网络，我们提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法，该方法确保输出矩阵稀疏并满足无环性质的最近发展算法，并为学习上下文 DAG 提供了可伸缩的计算框架，同时提供了收敛保证和反向传播投影层的解析梯度。实验结果表明，这种新方法可以在现有方法失败的情况下恢复真实的上下文特定图。
该文提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法，通过将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG），并利用具有新颖投影层的神经网络。实验结果表明，这种新方法可以在现有方法失败的情况下恢复真实的上下文特定图。
