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上下文定向无环图
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法。
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该方法将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG）。
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利用具有新颖投影层的神经网络来实现该方法。
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确保输出矩阵稀疏并满足无环性质的最近发展算法。
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提供了学习上下文 DAG 的可伸缩计算框架。
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该方法提供了收敛保证和反向传播投影层的解析梯度。
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实验结果表明，该方法在现有方法失败的情况下能够恢复真实的上下文特定图。
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