法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对可解释性的概念进行全面说明。
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本次学术报告主要给大家详细的介绍DQN算法原理及其调参细节，并且进行举例说明和总结以加深大家的理解。
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深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
超图对比学习是一种利用超图结构来捕捉节点间复杂关系，并通过对比学习机制来优化节点表示的学习方法。本次报告通过两个算法，从超图增强技术、对比损失形式和对比训练策略三个方面介绍超图对比…
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