arXiv cs.AI· Sazan Mahbub, Caleb N. Ellington, Zhiyuan Li, Yixin Yang, Souvik Kundu, Ben Lengerich, Eric P. Xing·· 9 小时前AI 评分22
RAIL：面向医疗任务特定零样本模型的可解释检索增强学习框架
Retrieval-Augmented Interpretable Learning: Towards Task-Specific Zero-Shot Models in Healthcare
AI 导读
研究者提出 Retrieval-Augmented Interpretable Learning（RAIL），一种概率元学习框架，可从自然语言任务描述和已学预测器记忆中合成系数空间结构，零样本生成任务特定的可解释模型。
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