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入门 NLP 项目前,你必须掌握哪些理论知识?

今年一月开始,我一直在从事一个从非结构化的文本中提取信息的项目。在开始这个项目之前,我对自然语言处理(NLP)领域一无所知。当我刚开始研究这个领域时,我很快就找...

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国内首发Nature子刊 Machine Intelligence论文:思想精妙,或对DNN有重大改进!

昨晚,Nature子刊 Machine Intelligence发布了八月份最新接收论文,共 4 篇。其中两篇来自国内,一篇是清华生命学院龚海鹏和澳大利亚格里菲...

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2019 年的目标检测指南

目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、目标/人跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中,我们将了解目标检测的基础知识,并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。

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自动机器学习:最近进展研究综述

本文首先从端到端系统的角度总结了自动机器学习在各个流程中的研究成果,然后着重对最近广泛研究的神经结构搜索进行了总结,最后讨论了一些未来的研究方向。

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如何在 GPU 上加速数据科学

我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。

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滴滴KDD 2019 论文详解:基于深度价值网络的多司机智能派单模型

通过系统的离线模拟实验以及在滴滴平台的在线AB实验证明,这种基于深度强化学习的派单算法相比现有最好的方法能进一步显著提升平台各项效率及用户体验。

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被 GANs 虐千百遍后,我总结出来的 10 条训练经验

原标题 | 10 Lessons I Learned Training GANs for one Year

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四种常见NLP框架使用总结

本文来自公众号:哈工大SCIR,AI 科技评论 获授权转载,如需转载,请联系哈工大SCIR

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【学术思想】连续吸引子神经网络:神经信息表达的正则化网络模型

最近清华大学施路平老师团队的“天机”芯片引起了公众的广泛兴趣。我们课题组有幸参与了该项目的部分研究,主要是贡献了用连续吸引子神经网络模型(CANN)来实现自行车...

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滴滴KDD 2019 论文详解:基于深度学习自动生成客服对话

在这篇论文中,滴滴基于辅助要点序列提出了Leader-Writer网络来帮助解决客服工单摘要生成问题,能让客服工单摘要的自动化生成更具完整性、逻辑性与正确性。

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神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析

在本文中,我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性,但我将强调实际应用,以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络。

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中国学者刷新世界记录!开发出20量子比特量子芯片并成功实现全局纠缠

中国学者开发出具有20个超导量子比特的量子芯片,并成功操控其实现全局纠缠,刷新了固态量子器件中生成纠缠态的量子比特数目的世界记录。

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ACL 2019 知识图谱的全方位总结

ACL 2019已经结束,但其空前的规模仍然震撼人心:2900多篇提交论文,660篇被接收,3000多名会议注册人员,以及4个超过400人的研讨会(比一些国际C...

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NLPer 国际度假指南 2020

在前几日举行的 ACL2019 大会闭幕式中,重头戏自然是宣布各个论文奖得主(具体获奖名单请看这篇文章),但也有一个环节是轻松愉快且让观众们喜闻乐见的,那就是 ...

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独家专访华为诺亚方舟刘群:从 26 年学术生涯到执掌华为语音语义团队

ACL 2019 刚刚落下帷幕,想必大家对于今年 ACL 的意大利风情以及火热程度记忆犹新,其中最令人印象深刻的则要数 8 篇 ACL 2019 最佳论文出炉的...

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从基础到 RNN 和 LSTM,NLP 取得的进展都有哪些?

本文基于 NLP 的基础知识,全方位介绍了 NLP 随着深度学习和神经网络的应用所取得的进展。

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KDD CUP 2019 实录:野心尽露的数据挖掘「奥林匹克」

KDD 2019 至今迈入第三天,在经历了首日 Tutorial Day 、次日 Workshop Day 的知识轰炸以及精彩的 Keynote 演讲后,我们终...

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剪枝后这个深度神经网络速度提高了 3 倍,体积缩小了 4 倍

目前,深度学习模型需要大量的计算、内存和功耗,这成为我们在实时推理或在计算资源有限的边缘设备以及浏览器上运行模型的瓶颈。能量效率是当前深度学习模型的主要关注点。...

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数据科学的「小地方」安克雷奇迎来KDD2019开幕

8 月 4 日,数据科学与机器学习盛会 KDD 2019 在美国阿拉斯加州市安克雷奇市召开。这里人烟稀少、空气很好,而且即便现在正处于夏天也并不炎热,气温只有 ...

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2019年的语义分割指南

原标题 | A 2019 Guide to Semantic Segmentation

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