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机器之心

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利用概率学实现组合优化层,新研究构建Julia开源包InferOpt.jl
机器之心报道 机器之心编辑部 从概率学的角度实现 CO 层,有助于构建近似微分和结构化损失函数。 机器学习 (ML) 和组合优化 (CO) 是现代工业流程的两个重要组成部分。ML 方法能从嘈杂的数据中提取有意义的信息,而 CO 可以在高维受限环境中做出决策。在许多情况下,我们希望将这两种工具结合使用,例如从数据中生成预测,然后使用这些预测做出优化决策。因此,混合 ML-CO pipeline 成为一个新兴的研究方向。 然而这里存在两个问题。首先,CO 问题的解通常表现为其目标参数的分段常函数,而 ML p
机器之心
2022-08-25
1170
102个模型、40个数据集,这是你需要了解的机器翻译SOTA论文
机器翻译一直是非常吸引研究者的「大任务」,如果某些方法被证明在该领域非常有效,那么它很可能可以扩展到其它问题上。例如 Transformer,它出生于机器翻译家族,却广泛应用于各种序列建模任务。
机器之心
2019-10-30
1.8K0
ACL2019最佳论文冯洋:Teacher Forcing亟待解决 ,通用预训练模型并非万能
神经机器翻译是自然语言处理中的重要任务。目前的通用做法是,训练时输入源句子(source sentence)和目标句子(target sentence)组成的句子对,训练神经网络模型后,在测试集上生成翻译文本。
机器之心
2019-08-13
9880
中科院、华为等斩获最佳长论文,ACL 2019奖项全部揭晓
值得一提的是,来自中科院、华为诺亚方舟实验室等机构的论文获得了最佳长论文;一篇来自南京理工大学论文获得了杰出论文奖。除此之外,还有很多华人学者都是获奖论文的作者。由此可见,国内研究者在 NLP 领域还是取得非常不错的成绩。
机器之心
2019-08-02
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前沿 | 经典计算的天花板:科学家找到只有量子计算才能解决的问题
Oracle Separation of BQP and PH:https://eccc.weizmann.ac.il/report/2018/107/
机器之心
2018-07-26
5580
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