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OpenAI 研究员：数据不足时，如何实现监督学习

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作者丨Lilian Weng 编译丨丛末编辑丨陈彩娴现实应用中，数据易得，而有标签的数据少有。一般而言，当监督学习任务面临标签数据不足问题时，可以考虑以下四种解决办法： 1.预训练+微调：首先在一个大规模无监督数据语料库上对一个强大的任务无关模型进行预训练（例如通过自监督学习在自由文本上对语言模型进行预训练，或者在无标签图像上对视觉模型进行预训练），之后再使用一小组标签样本在下游任务上对该模型进行微调。 2.半监督学习：同时从标签样本和无标签样本中学习，研究者使用该方法在视觉任务上进行了大量研究。

2022-07-19

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“菲尔兹奖”首位华人得主丘成桐将全职任教清华

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丘成桐先生致辞图源清华大学新闻网作者 | 王玥编辑 | 陈彩娴清华大学宣布，“菲尔兹奖”首位华人得主丘成桐受聘清华大学讲席教授。这则消息简直重磅得不能再重磅。丘成桐有着“数学国王”的美名。他于1966年入读香港中文大学数学系，大三时获推荐前往美国加州大学伯克利分校深造，师从陈省身，两年（1971年）即获得博士学位。他的执教之路更可谓一路生辉： 1974年（博士毕业仅三年），成为斯坦福大学副教授； 1979年以教授身份回到普林斯顿高等数学研究所； 1984年至1987年担任加州大学圣地亚哥分校教

2022-04-22

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蚂蚁集团携手国际顶会CVPR举办“鼻纹识别”、“图像篡改检测”双竞赛！

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2022-04-18

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40篇论文带你走进“要上天”的人工智能丨“人工智能与航空航天” 专刊正式上线

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作为新一轮科技革命的重要代表之一，人工智能是当今科技领域最前沿的课题，其在航空航天工业中的应用也越来越多，航空航天产业正在人工智能的影响下不断的改变。为此《航空学报》特邀北京航空航天大学郭雷教授、刘虎教授以及西北工业大学张伟伟教授担任栏目主编，并邀请中国工程院陈志杰院士为专刊作序，同《航空学报》编辑部群策群力，共同策划了本专刊。本专刊共计出版40篇论文，包括陈志杰和祝学军两位院士的前沿观点2篇，重磅综述14篇，研究论文24篇。凝聚了空域管理、航天器导航与控制、流体力学、飞行器设计等领域的最新研究进展。

2022-03-03

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实现开源商业化的「拦路虎」，是企业对待开源的错误态度

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所谓「开源的价值」，包含两个层面的意思：一是开源软件对企业发展的助益，二是企业对形成良好开源生态的反哺。

2021-12-24

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一心二用：高性能端到端语音翻译模型同时识别声音和翻译

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自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。

2021-07-02

1.8K0

日本机器翻译第一人长尾真逝世！首个提出基于实例的机器翻译方法

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AI科技评论消息：5月23日，日本知名自然语言处理学者长尾真（Makoto Nagao）教授因不小心摔了一跤，在日本家中去世，享年85岁。

2021-07-02

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YEF2021圆满结束！院士亲临现场、大咖分享前瞻，现场参会者逾千人

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YEF2021于5月13日-16日在沈阳开幕并已圆满结束，为期三天的大会为计算机领域青年精英提供学习、交流与开拓视野的机会，为政府、学术界和企业界提供跨界交流的平台，为沈阳的产业创新发展注入新力量，推动计算技术在辽沈大地的应用普及、推动产业进步。

2021-05-19

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悼念！蒙特卡洛Metropolis算法贡献者之一Arianna Rosenbluth逝世

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AI科技评论消息，洛杉矶当地时间12月28日，Metropolis算法的主要贡献者之一Arianna W. Rosenbluth与世长辞，享年93岁！

2021-01-08

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把Transformer加深几倍，会怎么样？

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更深层次的模型有助于更好地表达特性；在计算机视觉以及分本分类任务上，已经有成功案例。但是在机器翻译领域，目前标准的Transformer模型，仅仅有6层。论文《Very Deep Transformers for Neural Machine Translation》将标准的Transfomer模型encoder加深至60层，decoder加深至12层。这些深层模型比基线模型的性能更优，并在WMT14 EnglishFrench和WMT14 EnglishGerman上达到了SOTA。

2020-09-04

1.7K0

机器学习虽好，也要看什么场合！

https http 网络安全机器学习学习方法

身为AI时代的程序猿，我们天生就对数据集敏感。因此，当我们拿到一批真实数据时，激动之情肯定溢于言表！举例来说，我们可能拿到了一组患者正确药量的数据集，它长成这样：

2020-06-17

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当做科普成为科研项目遭拒的理由，科学家的价值究竟该如何评判？

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在1 个多月前，有网友发微博爆料，曾发表过 SCI 论文百余篇的古生物学者、以一己之力将任职大学的排名拉进全球前 80 的中国地质大学（北京）副教授邢立达，在申请科研项目时因被评审质疑“天天发微博不务正业”而遭拒，引起了广泛关注。

2020-03-24

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视频解读 | 面向神经网络语言模型的神经网络结构自学习方法研究

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神经网络的结构学习是目前十分受关注的一个研究方向，主要包含网络结构优化和网络结构搜索两个方向。

2020-02-24

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AAAI 2020 | 钟皓曦：司法考试数据集（视频解读，附下载链接）

本文是对清华大学孙茂松、刘知远团队完成，被 AAAI2020 录用的论文《JEC-QA: A Legal-Domain Question Answering Dataset》进行解读，相关工作已开源。

2020-02-21

1.4K0

哈工大车万翔教授：NLPer的核心竞争力是什么？

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【导读】自然语言处理是当前人工智能研究的重要方向之一，那么从事NLP的人员如何能够不断升级、构建核心竞争力？请看哈工大SCIR车万翔教授受邀在学生研讨会上作的一场特邀报告，报告题目为《NLPer的核心竞争力是什么？》。

2019-11-28

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动态 | 百度发布NLP模型ERNIE，基于知识增强，在多个中文NLP任务中表现超越BERT

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AI 科技评论消息，Google 近期提出的 BERT 模型，通过预测屏蔽的词，利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力，取得了很好的效果。但是，BERT 模型的建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显，例如，BERT 在处理中文语言时，通过预测汉字进行建模，模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如，对于乒 [mask] 球，清明上 [mask] 图，[mask] 颜六色这些词，BERT 模型通过字的搭配，很容易推测出掩码的字信息，但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。

2019-11-01

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干货 | TVM：Deep Learning模型的优化编译器(强烈推荐, 附踩坑记录)

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作者知乎网址：https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities

2019-10-31

2.9K0

如何利用并发性加速你的 python程序（上）

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工程师 Jim Anderson 分享了他的经验，他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验，并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作，开发过分布式系统，并且参加过许多会议。

2019-10-31

1.4K0

NLP 中评价文本输出都有哪些方法？为什么要小心使用 BLEU？

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我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是，当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时，该如何去评价这些系统。在模型中输入文本然后模型输出其它文本的这类问题，就是我们都知道的序列到序列（sequence to sequence）或者字符串转导（string transduction）问题。

2019-10-31

1.3K0

总结 | 狗尾草智能科技邵浩：从 0 到 1 构建聊天机器人

机器人 NLP 服务 http 知识图谱机器学习

邵浩：深圳狗尾草智能科技有限公司 AI Lab 主任，日本国立九州大学博士，中国中文信息学会青工委委员，中国计算机学会 YOCSEF 上海学术委员会委员，研究方向为人工智能和机器学习，发表论文四十余篇。

2019-10-31

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