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《A Computational Model of Self-Supervised Learning Based-on Adaptive Resonance Theory》是第二届全国语言动力系统研讨会中的一篇重要论文。该文提出了一种基于自适应共振理论的自监督学习计算模型，旨在提升机器对语言动态特性的理解能力。通过模拟人类认知中的自适应与共振机制，该模型能够在无需大量标注数据的情况下，有效提取语言特征并进行模式识别。研究展示了该模型在自然语言处理任务中的潜力，为语言动力系统的建模提供了新的思路。论文结合理论分析与实验验证，强调了自适应共振理论在构建高效、灵活的机器学习系统中的重要作用，对推动相关领域的研究具有重要意义。 文档为pdf格式，0.3MB，总共8页。
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