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arXiv cs.LG@Jinghan Wang, Feng Cheng, Wentao Wu, Hang Li, Gaoliang Peng, Tianchen Liu
推荐理由：这篇论文把GPT-2用在轴承故障诊断上，只用10%的标签数据就比SOTA高了17个百分点，工业场景下很实用。
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6月24日
11:40
该论文提出一种知识引导的两阶段迁移学习框架，核心是一个轻量级GPT-2风格Transformer，利用因果自注意力从振动信号中分层提取特征。框架通过多源预训练学习通用表示，并借助原型知识调制和分类自适应实现跨域迁移。在4个真实数据集上，仅用10%标签数据即达92.61%平均准确率，比现有最佳方法高17.24个百分点。该方法为工业4.0低成本预测性维护提供了可行方案。
6月16日
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