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深度學習自然語言處理

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AI:計算機視覺與自然語言處理融合的研究進展

導讀 通過語言給予智能體指示使其完成通用性的任務是人工智能領域的愿景之一。近年來有越來越多的學者試圖....
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NAS:一篇完整講述AutoML整個流程的綜述

最近看了些NAS的論文,發(fā)現(xiàn)上面這篇綜述寫的很不錯,非常全面,詳細拜讀了一下。有很多細節(jié)不是很懂,也....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-26 09:40 ?5375次閱讀
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機器學習算法工程師必讀經(jīng)典暢銷書推薦

【導讀】今天給大家推薦一本機器學習算法工程師必讀經(jīng)典暢銷書!它就是美團機器學習實踐,該書系統(tǒng)闡述了美....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-26 09:38 ?3011次閱讀
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如何優(yōu)雅地使用bert處理長文本

這是今年清華大學及阿里巴巴發(fā)表在NIPS 2020上的一篇論文《CogLTX: Applying B....
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一些NER的英文數(shù)據(jù)集推薦

1???MUC Data Sets https://www-nlpir.nist.gov/relat....
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自動跨主題作文屬性評分研究

01 — 研究動機 自動作文評分(英文叫Automated Essay Scoring,簡稱AES)....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-26 09:05 ?1732次閱讀

最常見的4個神經(jīng)網(wǎng)絡錯誤是什么?

點擊上方,選擇星標或置頂,每天給你送干貨 ! 閱讀大概需要5分鐘 跟隨小博主,每天進步一丟丟 作者丨....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-27 10:49 ?3205次閱讀

字符感知預訓練模型CharBERT

本期推送介紹了哈工大訊飛聯(lián)合實驗室在自然語言處理重要國際會議COLING 2020上發(fā)表的工作,提出....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-27 10:47 ?2152次閱讀
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如何讓PyTorch模型訓練變得飛快?

讓我們面對現(xiàn)實吧,你的模型可能還停留在石器時代。我敢打賭你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一個G....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-27 10:43 ?1940次閱讀

為什么半監(jiān)督學習是機器學習的未來?

為什么半監(jiān)督學習是機器學習的未來。 監(jiān)督學習是人工智能領域的第一種學習類型。從它的概念開始,無數(shù)的算....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-27 10:42 ?4110次閱讀

NLP到底該怎么搞?

CMU、華盛頓大學、南加州大學、MIT、MILA、密歇根大學、愛丁堡大學、DeepMind、伯克利、....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-27 10:39 ?2074次閱讀

圖解BERT預訓練模型!

BERT的發(fā)布是這個領域發(fā)展的最新的里程碑之一,這個事件標志著NLP 新時代的開始。BERT模型打破....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 10:08 ?3989次閱讀

嘗試用QA的形式深入不淺出BERT/Transformer的細節(jié)知識點

那在 softmax 后的加權(quán)平均中,該詞本身所占的比重將會是最大的,使得其他詞的比重很少,無法有效....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 10:02 ?4048次閱讀

基于主動學習的半監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型來對分子性質(zhì)進行預測方法

總體來講,本文使用教師模型和學生模型來迭代訓練。每個模型都是一個圖神經(jīng)網(wǎng)絡。在教師模型中,使用半監(jiān)督....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 09:59 ?4372次閱讀

Hinton的那篇Capsule論文終于揭下了神秘的面紗

而當前的深度學習理論,自從Hinton大神在2007年(先以受限玻爾茲曼機進行訓練、再用有監(jiān)督的反向....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 09:56 ?1976次閱讀

NLP中的自監(jiān)督表示學習

在這個公式中,我們?nèi)∪齻€連續(xù)的句子,設計一個任務,其中給定中心句,我們需要生成前一個句子和下一個句子....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 09:52 ?1610次閱讀

微軟亞洲研究院的研究員們提出了一種模型壓縮的新思路

近日,來自微軟亞洲研究院自然語言計算組的研究員們提出了一種與顯式地利用蒸餾損失函數(shù)來最小化教師模型與....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 09:48 ?1862次閱讀

如何去掉batch normalization層來加速神經(jīng)網(wǎng)絡

一旦訓練結(jié)束,每個Batch normalization層都擁有一組特定的γ和β,還有μ和σ,后者在....
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小米在行業(yè)圖譜上的探索

小米知識圖譜在中臺體系下不斷的成長,2017年小米知識圖譜有了一些開放知識的積累, 2018年知識圖....
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什么是句法分析

要深入研究句法分析,首先要知道,什么樣的句法分析算是好的句法分析,所以句法分析方法的評價是首要思考的....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 09:36 ?8591次閱讀
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GNN教程:GraghSAGE算法細節(jié)詳解!

這一節(jié)討論的是如何給圖中的節(jié)點生成(或者說更新)embedding, 假設我們已經(jīng)完成了GraphS....
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常見的最優(yōu)化方法介紹

從上面公式可以注意到,它得到的是一個全局最優(yōu)解,但是每迭代一步,都要用到訓練集所有的數(shù)據(jù),如果m很大....
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中國會在2020年論文數(shù)超過美國,沒想到我們提前完成了

這一數(shù)據(jù)折射出來的,是科技評價體系的問題。施一公稱, 在各個單位,不論是晉升還是考量績效,都會把專利....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 09:14 ?2090次閱讀

深度學習:搜索和推薦中的深度匹配問題

本文主要啟發(fā)來源SIGIR2018的這篇綜述性slides《Deep Learning for Ma....
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基于多視圖協(xié)作學習的人崗匹配研究論文提要

近日,第29屆國際計算機學會信息與知識管理大會(CIKM 2020)在線上召開,CIKM是CCF推薦....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-05 09:32 ?2297次閱讀

NLP中文自然語言處理數(shù)據(jù)集、平臺和工具整理

資源整理了文本分類、實體識別詞性標注、搜索匹配、推薦系統(tǒng)、指代消歧、百科數(shù)據(jù)、預訓練詞向量or模型、....
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知識圖譜:基于實體的層次化概念體系的屬性自動獲取方法

摘要:屬性是實體的重要組成部分,因此如何自動獲取實體的屬性一直為知識圖譜領域的研究者所關(guān)注。由哈爾濱....
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CV學習中的ROI與泛洪填充

一:ROI ROI(region of interest),中文翻譯過來就是感興趣區(qū)域,在機器視覺、....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-05 09:19 ?2060次閱讀

關(guān)于Pre-trained模型加速模型學習的建議

首先,為什么要調(diào)整模型? 像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡( CNN )這樣的深度學習模型具有大量的參數(shù);一般稱之為超....
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騰訊自然語言處理面試問題

師兄在騰訊,就讓師兄內(nèi)推了一下騰訊自然語言處理的實習。在內(nèi)推前,簡單把李航的統(tǒng)計學習方法,簡歷涉及的....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-03 18:02 ?3118次閱讀