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深度學(xué)習(xí)自然語言處理

文章:837 被閱讀:242.5w 粉絲數(shù):45 關(guān)注數(shù):0 點(diǎn)贊數(shù):5

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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)蒸餾框架介紹

隨著深度學(xué)習(xí)的成功,基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)的方法[8,12,30]已經(jīng)證明了它們?cè)诜诸惞?jié)點(diǎn)標(biāo)簽方面....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-04 16:48 ?5821次閱讀
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)蒸餾框架介紹

詳解對(duì)GNN的預(yù)測(cè)過程的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用方法

圖數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢(shì)是為學(xué)習(xí)算法提供了豐富的結(jié)構(gòu)化信息,節(jié)點(diǎn)之間鄰接關(guān)系的設(shè)計(jì)成為了重要的先驗(yàn)信息和交互....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-03 16:59 ?5202次閱讀
詳解對(duì)GNN的預(yù)測(cè)過程的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用方法

詳解Tutorial代碼的學(xué)習(xí)過程與準(zhǔn)備

導(dǎo)讀:本文主要解析Pytorch Tutorial中BiLSTM_CRF代碼,幾乎注釋了每行代碼,希....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-03 16:50 ?2136次閱讀
詳解Tutorial代碼的學(xué)習(xí)過程與準(zhǔn)備

為什么SAM可以實(shí)現(xiàn)更好的泛化?如何在Pytorch中實(shí)現(xiàn)SAM?

動(dòng)機(jī)來自先前的工作,在此基礎(chǔ)上,我們提出了一種新的、有效的方法來同時(shí)減小損失值和損失的銳度。具體來說....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-03 14:48 ?10160次閱讀
為什么SAM可以實(shí)現(xiàn)更好的泛化?如何在Pytorch中實(shí)現(xiàn)SAM?

為什么要引入遠(yuǎn)程監(jiān)督方法?

遠(yuǎn)程監(jiān)督學(xué)習(xí)很早之前就被提出來了,但是應(yīng)用在關(guān)系抽取任務(wù)上面應(yīng)該是2009年的一篇論文,作為遠(yuǎn)程監(jiān)督....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-02 09:59 ?5620次閱讀
為什么要引入遠(yuǎn)程監(jiān)督方法?

解析Transformer中的位置編碼 -- ICLR 2021

引言 Transformer是近年來非常流行的處理序列到序列問題的架構(gòu),其self-attentio....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-01 16:07 ?13148次閱讀
解析Transformer中的位置編碼 -- ICLR 2021

口語語言理解在任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)中的探討

1.1 研究背景與任務(wù)定義 口語語言理解在任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)中扮演了一個(gè)非常重要的角色,其目的是識(shí)別出用....
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口語語言理解在任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)中的探討

Eleuther AI:已經(jīng)開源了復(fù)現(xiàn)版GPT-3的模型參數(shù)

GPT3終于開源!不過,不是官方開的(別打我 Eleuther AI推出的名為GPT-Neo的開源項(xiàng)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-31 17:46 ?3680次閱讀

關(guān)于文本匹配的破城長(zhǎng)矛

搜索也好,檢索式對(duì)話也好,文本是一個(gè)很難繞開的話題,雖然語義是一個(gè)重要因素,用語義相似度直接梭,但是....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-31 17:33 ?2077次閱讀

無監(jiān)督的多跳問答的可能性研究

標(biāo)注多跳問答(Multi-hop QA)數(shù)據(jù)集費(fèi)時(shí)費(fèi)力!本文首次研究了無監(jiān)督的多跳問答的可能性,提出....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-31 17:29 ?2235次閱讀
無監(jiān)督的多跳問答的可能性研究

多語言翻譯新范式的工作:機(jī)器翻譯界的BERT

今天給大家介紹EMNLP2020的一篇關(guān)于多語言翻譯新范式的工作multilingual Rando....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-31 17:24 ?3341次閱讀
多語言翻譯新范式的工作:機(jī)器翻譯界的BERT

關(guān)于三篇論文中自然語言研究進(jìn)展與發(fā)展方向詳解

自然語言理解(Natural Language Understanding,NLU)是希望機(jī)器像人一....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-30 16:11 ?3357次閱讀
關(guān)于三篇論文中自然語言研究進(jìn)展與發(fā)展方向詳解

PyTorch如何實(shí)現(xiàn)自定義CUDA算子并調(diào)用的方法且測(cè)量CUDA程序耗時(shí)

最近因?yàn)楣ぷ餍枰?,學(xué)習(xí)了一波CUDA。這里簡(jiǎn)單記錄一下PyTorch自定義CUDA算子的方法,寫了一....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-30 15:58 ?5032次閱讀
PyTorch如何實(shí)現(xiàn)自定義CUDA算子并調(diào)用的方法且測(cè)量CUDA程序耗時(shí)

基于人工智能技術(shù)對(duì)疾病的判斷與預(yù)測(cè)及醫(yī)治

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下,基于人工智能方法的智慧醫(yī)療系統(tǒng)也逐漸吸引了大量研究人員的目光,計(jì)算機(jī)輔....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-30 15:39 ?5403次閱讀
基于人工智能技術(shù)對(duì)疾病的判斷與預(yù)測(cè)及醫(yī)治

關(guān)于GCN的入門學(xué)習(xí)知識(shí)詳解

由于高度的復(fù)雜性和信息的結(jié)構(gòu)特征,圖上的機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)困難的任務(wù)。「GCN是被設(shè)計(jì)用來針對(duì)圖結(jié)構(gòu)的神....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-30 15:28 ?5732次閱讀
關(guān)于GCN的入門學(xué)習(xí)知識(shí)詳解

知識(shí)圖譜與訓(xùn)練模型相結(jié)合和命名實(shí)體識(shí)別的研究工作

本次將分享ICLR2021中的三篇投遞文章,涉及知識(shí)圖譜與訓(xùn)練模型相結(jié)合和命名實(shí)體識(shí)別(NER)的研....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-29 17:06 ?4763次閱讀
知識(shí)圖譜與訓(xùn)練模型相結(jié)合和命名實(shí)體識(shí)別的研究工作

全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新大賽短文本語義匹配方案技巧

好久不打比賽,周末看到“全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新大賽”已經(jīng)開打了一段時(shí)間,前排分?jǐn)?shù)沖的有點(diǎn)兇,技癢的我看....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-29 16:56 ?3819次閱讀
全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新大賽短文本語義匹配方案技巧

21個(gè)經(jīng)典深度學(xué)習(xí)句間關(guān)系模型

鴿了很久的NLP入門系列終于在我的努力下又更新了。 上次聊了分類任務(wù)的模型與技巧,今天我們就來聊聊句....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-29 16:52 ?3489次閱讀
21個(gè)經(jīng)典深度學(xué)習(xí)句間關(guān)系模型

如何在多模態(tài)的語境中利用Transformer強(qiáng)大的表達(dá)能力?

曾幾何時(shí),多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練已經(jīng)不是一個(gè)新的話題,各大頂會(huì)諸多論文仿佛搭上Visual和BERT,就能成功....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-29 16:47 ?4116次閱讀
如何在多模態(tài)的語境中利用Transformer強(qiáng)大的表達(dá)能力?

GNN解釋技術(shù)的總結(jié)和分析與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性綜述

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是目前比較值得探索的方向,今天解讀的2021最新綜述,其針對(duì)近期提出的 GNN ....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-27 11:45 ?6679次閱讀
GNN解釋技術(shù)的總結(jié)和分析與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性綜述

關(guān)于多任務(wù)學(xué)習(xí)如何提升模型性能與原則

提升模型性能的方法有很多,除了提出過硬的方法外,通過把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加深加寬(深度學(xué)習(xí)),增加數(shù)據(jù)集數(shù)目(....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-21 11:54 ?3198次閱讀

有關(guān)語義匹配和推理

推理層應(yīng)該是進(jìn)入最終預(yù)測(cè)之前的最后一層了。這一層的操作同樣沒那么簡(jiǎn)單,大部分人可能flatten、m....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-14 09:32 ?1696次閱讀

如何在python中安裝和使用頂級(jí)聚類算法?

聚類或聚類分析是無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。它通常被用作數(shù)據(jù)分析技術(shù),用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有趣模式,例如基于其行為的....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-12 18:23 ?2465次閱讀

如何讓Bert模型在下游任務(wù)中提高性能?

隨著Transformer 在NLP中的表現(xiàn),Bert已經(jīng)成為主流模型,然而大家在下游任務(wù)中使用時(shí),....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-12 18:19 ?3604次閱讀
如何讓Bert模型在下游任務(wù)中提高性能?

兩會(huì)閉幕,快來看看有哪些關(guān)于人工智能的提案?

3 月 10 日和 11 日,兩會(huì)相繼閉幕。近年來,「人工智能」成為兩會(huì)上必不可少的話題。今年兩會(huì),....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-12 18:01 ?5115次閱讀

關(guān)于深度學(xué)習(xí)最常用的10大激活函數(shù)詳解

那就讓我們來整理一下深度學(xué)習(xí)中離不開的激活函數(shù)!
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-12 17:45 ?3476次閱讀
關(guān)于深度學(xué)習(xí)最常用的10大激活函數(shù)詳解

通俗介紹如何使用python

據(jù)《福布斯》報(bào)道,每天大約會(huì)有 250 萬字節(jié)的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生。然后,可以使用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)這....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-12 10:30 ?2409次閱讀
通俗介紹如何使用python

13個(gè)PyTorch使用的小竅門

本文整理了13則PyTorch使用的小竅門,包括了指定GPU編號(hào)、梯度裁剪、擴(kuò)展單張圖片維度等實(shí)用技....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-12 09:13 ?2168次閱讀

PyTorch 1.8發(fā)布,支持AMD ROCm

1.8版本中,官方終于加入了對(duì)AMD ROCm的支持,可以方便的在原生環(huán)境下運(yùn)行,不用去配置Dock....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-08 10:50 ?3493次閱讀

紹華為云在細(xì)粒度情感分析方面的實(shí)踐

導(dǎo)讀:隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡(luò)上每天產(chǎn)生大量的文本數(shù)據(jù),蘊(yùn)含著巨大的有價(jià)值信息。情感分析作為自然語....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 03-08 10:40 ?2130次閱讀