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基于分组离散表示的面向对象学习

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内容提要

本研究提出了一种分组离散表示（GDR）方法，旨在解决面向对象学习中对特征组成属性的忽视，从而提升模型的泛化能力。实验结果表明，GDR显著提高了基于Transformer和扩散的OCL方法的性能。

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标签

分组离散表示 性能提升 模型泛化 特征组成 面向对象 面向对象学习
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