为了说明这一点，下面是TUPAC16数据集中使用的两个扫描仪的示例： ? 两种图像均显示相同的组织类型：人类乳腺癌。然而，两个图像之间的差异是惊人的。...通常，这归因于组织处理的差异，例如化学染色剂的浓度或染色方案。 所有这些都导致了所谓的域偏移：图像只是具有不同的视觉表示。这通常还会导致深度学习模型中的不同特征表示。...在这种情况下，对于采购而言很有可能会使用相同类型的扫描仪，以简化工作流程，所以会出现在各处具有相似的图片，因为都是同品牌甚至同型号的显微扫描仪。 对于不同的实验室可能使用不同的扫描仪。...所以我们用不同厂家的扫描仪扫描了相同的幻灯片。这些差异令人大开眼界。 ? 用两种不同的全幻灯片扫描仪扫描人体乳房组织。 概述中的图片，我们已经看到了区别。现在让我们放大。 ?...所有病例均来自UMC乌得勒支大学病理科——欧洲最大的病理科之一，具有高度标准化的工作流程。 我们在所有这些集合上运行TUPAC16上训练的模型，并与域内训练(使用来自同一扫描器的不同案例)进行比较。
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
这里初学可能会产生一个疑问，为什么要引入注意力机制？除了提升效率之外，更主要的是语音识别的场景中，翻译的第一个字的语义可能并不是第一个声音产生的，比如英文和中文的语序不一样。...Training 上面是整个模型预测过程，下面将进入到模型的训练。...值得注意的是，很多情况下，两个相邻的语音向量表达同一个意思，因此CTC对连续相同的输出进行剔除，同时，最终的输出值会把空对象去除。...一个朴素的想法是，既然注意力机制有效果，为什么不用呢？于是，Neural Transducer就在RNN-T的基础上，加入了注意力机制。...因为LM用来统计的是词典中各词的分布概率，在不同领域中，相同的单词可能会倾向不同的语义，这就需要更换LM来实现更精准的识别/翻译。
这将有助于更好地理解自然语言和生物序列之间的差异和相似性如何影响LMs的质量，这对于设计具有可提取序列函数关系规则的可解释模型至关重要，例如抗体特异性预测问题的基础规则。...抗体序列数据也可以细分为更小的单位，但挑战在于找到可以产生用于预测抗体特异性的有用的可解释规则的离散单位的水平。...抗体通过交叉反应表现出模糊性，可进一步分为多反应性（识别具有不同表位的不相关抗原）、混杂性（识别几个突变变体）和保守识别（识别具有相同保守表位区域的不相关抗原）。多反应性和滥交都符合语言歧义的概念。...与语言词汇项目一样，这些基序在词汇上可能具有多种不同的含义，并且多个基序也可以通过映射到相同的含义而成为同义词。...当前的抗体 LM通常使用 基于氨基酸的标记化，侧重于预测准确性而不是可解释性。语言形式化根据具有词典和语法的自然语言系统严格定义生物序列，为特定 LM 设计提供了更明确的指导。
，并在此基础上预测下一个单词。...它可以通过分配相似的向量表征来概括语义相似的文本(结果是相同的预测)。 一个重要的提示：当前的LM训练有不同的训练目标，即不再执着于猜测句子中可能出现的下一个单词。...具体而言，BERT具有“掩蔽LM的目的”，即隐藏句子中的随机单词，并通过联系上下文对后面出现的单词进行预测，在这些隐藏单词的前后都用符号标记。...评估文本生成 比较两个用于解决相同任务的分类器的性能很容易。有一个测试集，每个数据点带有真实标注;使用模型预测测试数据的标注，并计算每个模型与真实标注相比的准确度。...与人类不同，语言模型生成文本是没有目的性的。这里提到的语言模型是为了生成看起来更加真实、连贯、与主题相关的文本。因此想要用它们来产生大规模的假新闻事实上并没有那么简单。 ?
此外，本文还讨论了 NNLM 的一些研究方向。 ? 什么是语言模型 语言模型（LM）是很多自然语言处理（NLP）任务的基础。...值得注意的是，PPL 与语料库相关。可以用 PPL 在同一个语料库上对两个或多个语言模型进行对比。 为什么要给 LM 加上神经网络？ 然而，N 元语言模型有一个明显的缺点。...基于字符的 LM 直接使用字符级 LM 作为字符特征提取器，应用于单词级 LM。这样一来，LM 就具有丰富的用于预测的「字符-单词」信息。...因式分解模型使得模型可以总结出具有相同特征的单词类别。在神经网络训练时应用因子代替单词 token 可以更好地学习单词的连续表征，可以表征集外词，也可以降低 LM 的困惑度。...该方法主要的思路是将 LM 的输出和状态存储在一个哈希表中，用来在给定相同上下文历史的条件下进行未来的预测。例如，Huang 等人于 2014 年提出使用 4 个缓存来加速模型推理。
在此基础上，我们可以计算出误差测量方法，并选择表现最好的模型。 从8个原点产生预测的另一个选择是，从原点17而不是15开始（见下图）。...,n. ahead=h)，从该模型产生一个预测。 还需要指定函数应该返回什么。可以是条件平均数（点预测），预测区间，模型的参数。然而，根据你使用的函数返回的内容，滚动预测返回的内容有一些不同。...内样本也被设置为非常数，这就是为什么模型在每次迭代时都会对增加的样本进行重新估计。我们可用修改这一点。...但是如果你需要将不同的模型应用于不同的时间序列呢？我们会需要一个循环。在这种情况下，有一个简单的方法来使用滚动预测。现在引入几个时间序列。 对于这个例子，我们需要一个返回值的数组。...list(c(0,1,1), c(1,1,0)) 我们从函数中返回相同的预测值，但我们需要改变调用方式，因为现在我们必须将这两种不同的模型考虑在内。
仅仅通过观察，我们就可以看出方差随预测变量而变化。此外，我们处理的是计数数据，它具有自己的分布，即泊松分布。然而，如果我们坚持使用lm进行分析会怎样呢？...clam_plot 现在，看起来我们应该用对数变换的模型进行拟合，但是… clam_lm <- lm(log(...... 显然存在明显的问题。...二项分布 二项分布有两个参数，成功的概率和硬币投掷的次数。得到的分布始终介于0和1之间。考虑使用不同概率进行15次硬币投掷的情况。...geom_col(position = position_dodge()) 我们也可以将x轴的范围调整为0到1，来表示比例。 或者，考虑相同的概率，但是不同次数的硬币投掷。...data = mouse) 这两个模型是相同的。 从这一点开始，工作流程与以往一样 - 假设检验、分析和可视化。
例如，“bank”一词在“bank account”和“bank of the river”中将具有相同的上下文无关表示。 上下文单向模型会根据句子中的其他单词，生成每个单词的表示。...此外，BERT对任何文本语料库都可以生成的一个非常简单的任务进行预训练来学习并模拟句子之间的关系：给定两个句子A和B, B是实际的在语料库A之后的下一个句子，此外还会产生一个随机的句子，例如： ?...在训练BERT模型时，将MASK LM和下一个句子预测一起训练，目的是最小化这两种策略的组合损失函数。 5....论文之所以选择上述比例，主要是考虑以下几点： 如果我们100%地使用[MASK]，模型就不会为非MASK字产生好的标记表示。非MASKtoken仍然用于上下文，但是模型是为预测掩码词而优化的。...如果我们90%的时间使用[MASK]， 10%的时间使用相同的单词，那么模型就可以简单地复制非上下文嵌入。没有对这种方法的比率做消融，它可能在不同的比率下工作得更好。
不同视角下的预训练语言模型对比 二.预训练语言模型的基础：特征抽取机制+语言模型的分类 三.单向模型回顾+内核机制探究 四.BERT的内核机制探究 五.BERT系列模型进展介绍 六.XLNET的内核机制探究...是为了使模型实现对相对位置的学习，两个位置 pos 和 pos+k 的位置编码是固定间距k的线性变化： ? 可以证明：间隔为k的任意两个位置编码的欧式空间距离是恒等的，只与k有关。 ?...基于BERT预训练原生模型，将文本中的实体对齐到外部的知识图谱，并通过知识嵌入得到实体向量作为ERNIE的输入； 由于语言表征的预训练过程和知识表征过程有很大的不同，会产生两个独立的向量空间。...问题的关键是模型并不知道要预测的到底是哪个位置的词，从而导致具有部分排列下的PLM在预测不同目标词时的概率是相同的。 ? 怎么解决没有目标(target)位置信息的问题？...segment都应该具有不同的位置编码，因此Transformer-XL采取了相对位置编码； ?
不同视角下的预训练语言模型对比 二.预训练语言模型的基础：特征抽取机制+语言模型的分类 三.单向模型回顾+内核机制探究 四.BERT的内核机制探究 五.BERT系列模型进展介绍 六.XLNET的内核机制探究...引入 和 是为了使模型实现对相对位置的学习，两个位置 pos 和 pos+k 的位置编码是固定间距k的线性变化： 可以证明：间隔为k的任意两个位置编码的欧式空间距离是恒等的，只与k有关。...，将文本中的实体对齐到外部的知识图谱，并通过知识嵌入得到实体向量作为ERNIE的输入； 由于语言表征的预训练过程和知识表征过程有很大的不同，会产生两个独立的向量空间。...问题的关键是模型并不知道要预测的到底是哪个位置的词，从而导致具有部分排列下的PLM在预测不同目标词时的概率是相同的。 怎么解决没有目标(target)位置信息的问题？...segment都应该具有不同的位置编码，因此Transformer-XL采取了相对位置编码； 前一个segment计算的representation被修复并缓存，以便在模型处理下一个新的segment
我们将进一步讨论：第一个系数可能是不重要的。 这两个模型有什么区别？...从（非常）长期的角度来看，模型是完全不同的：一个模型是平稳的，因此预测将趋向于平均值，而另一个模型则是按季节的，因此置信区间将增加。...在这种情况下，这里的预测几乎相同， > pre(model2,36,b=60000) > pre(model3,36,b=60000) 现在，如果我们回到第二个模型，自回归系数可能被认为是不重要的。...如果我们看一下预测结果数字，我们会得到 数字不同，但差异不大（请注意置信区间的大小）。...这可以解释为什么在R中，当我们在自回归过程时 ，得到一个模型要估计的参数 ，即使其中不重要，我们通常也会保留它们来预测。
我们所描述的隐式LM与上面讨论的文献19、20中的语言模型有所不同，因为学习语言模型的背景和要求不同：OCR明确要求学习字形模型而不是语言模型。...训练集包含6种字体，字体大小8-16，选取32180个独特的句子。验证图像选取1585个独特的句子，与训练集以相同的方式呈现，并具有相同的字体。...我们选择不同于训练字体的测试字体，并且具有足够大的误差以便可测量。用于测试的训练字体给出接近0％的误差。 B.预处理 为确保模型具有恒定的输入尺寸，将图像缩放到30像素的恒定高度，同时保留宽高比。...我们在这些句子中随机地打乱字符并重新渲染它们，从而形成与原来的句子具有相同字符的数据集，但是具有随机字符语言模型。理想情况下，这两组数据集的实验结果应该是相同的，并且任何差异应该来自隐式LM。...我们检查混淆因子e为什么没有任何改进，但没有发现任何可信的东西，这种错误分布在所有字体大小以及不同的前后字符之间。 ?
在此基础上，我们将修改我们的模型。现在我们将使用变量Sex的原始值，它的因子水平为F、I和M。...(abaln_ad_log) 均方根分数 kable(log_mseabalone_d_lo_f,"") 加性模型假设 model_assumptions 多项式模型 lm(log(Rings) ~...使用分类预测变量和具有3 值和 2 值的因子水平进行分析的整个过程 是相同的。...即平均而言，在任何一点，所有模型的区间范围似乎都相同。请注意，3 个候选模型中有 2 个使用了所有预测变量，因此具有非常高的共线性。由于我们的模型很好地拟合了数据，因此平均减少了任何点的方差范围。...此外，与置信区间类似，模型之间的预测区间也在相同的范围内。模型拟合再次对这个较窄的区间范围产生影响。请注意，预测区间比我们预期的置信区间宽得多。
语言模型其实可以从两个角度去理解，因此我们给出两种定义： ❝定义一：语言模型（LM）的任务就是预测一段文字接下来会出现什么词。...❞ 即一个语言模型应该有能力计算下面这个公式的值： 翻译过来就是，在已知一句话的前t个词的基础上，通过LM可以计算出下一个词是某个词的概率。 ❝定义二：语言模型（LM）给一段文本赋予一个概率。...因为不管RNN有多长，它实际上都是在「同一个神经网络中不断循环」，例如图中话的4个隐层神经网络，实际上都是同一个，因此他们的「权重都是一样」的，只是根据输入的不同，而产生不同的输出。...有了这样的结构，使得RNN具有以下这些优点： 可以处理任意长度的输入 模型的大小不随输入长度的增加而增大 后面步骤的处理过程可以利用到前面的信息 每一步具有相同的权重矩阵，使得网络可以利用不同输入的相似性...但语言模型依然是十分重要的，主要体现在下面两个方面： 它是检测NLP模型是否理解了语言的一个基准任务（benchmark task）； 它是很多NLP任务的基础子模块，尤其是涉及到文本生成、文本联想的任务
ELMO是分别做了两个方向的自回归LM（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），然后把LSTM的两个方向的隐状态拼接到一起，来体现双向语言模型这个事情的。...但是根据经验，显然这两个概率是不同的，而且上面的那个概率大一些，因为York跟在New之后是一个城市，而”York New”是什么呢？ 上面问题的关键是模型并不知道要预测的那个词在原始序列中的位置。...在分段的情况下，如果仅仅对于每个段仍直接使用Transformer中的位置编码，即每个不同段在同一个位置上的表示使用相同的位置编码，就会出现问题。...比如，第i-2段和第i−1段的第一个位置将具有相同的位置编码，但它们对于第i段的建模重要性显然并不相同（例如第i-2段中的第一个位置重要性可能要低一些） 因此Transformer-XL提出了一种相对位置编码...我们希望CLS编码所有两个Segment的语义，因此希望它是被预测的对象，而放到最后肯定是会被预测的 但是和BERT不同，XLNet并没有增加一个预测下一个句子的Task，原因是通过实验分析这个Task
在此基础上，我们将修改我们的模型。现在我们将使用变量Sex的原始值，它的因子水平为F、I和M。...该模型具有较低的复杂性以及最低的 rmse。 我们在这里看到的是，与前两个完整模型相比，该模型在未见数据（测试数据）上的 rmse 最低。...使用分类预测变量和具有3 值和 2 值的因子水平进行分析的整个过程 是相同的。...即平均而言，在任何一点，所有模型的区间范围似乎都相同。请注意，3 个候选模型中有 2 个使用了所有预测变量，因此具有非常高的共线性。由于我们的模型很好地拟合了数据，因此平均减少了任何点的方差范围。...此外，与置信区间类似，模型之间的预测区间也在相同的范围内。模型拟合再次对这个较窄的区间范围产生影响。请注意，预测区间比我们预期的置信区间宽得多。
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