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什么是Thought Leadership

最近参加了公司一些关于Thought Leadership的培训,我们也不断被问起自己心中的对Thought Leadership的理解。 抛开Google上找到的对Thought Leadership的字面解释,我想我认识的同事里,CRM的chief architect Carsten应该是一位被大家公认的具有崇高Thought Leadership 我觉得,这就是Thought Leadership。 ?

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无所不能的Embedding5 - skip-thought的兄弟们

这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟,它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1~4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适 以下按照文章让人眼前一亮的程度从小到大排序TrimRethink skip-thought【Ref12】是同一个作者的ab篇对skip-thought模型的一些细节进行调整,并在benchmark里拿到了和 skip-thought不相上下的结果。 这里Quick-thought和skip-thought保持一致,正样本是window_size内的句子,也就是用中间句子来预测前后句子,负样本则是batch里面除了前后句子之外的其他句子。 既然提到正负样本,那skip-thought的正负样本是什么呢?

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    今日 Paper | 联合抽取;流式语音识别;差异学习;Skip-Thought向量等

    目录在序列标注模型中使用位置注意力进行抽取实体与重叠关系的联合抽取将混合CTCAttention方法嵌入到Transformer结构中实现在线端到端的流式语音识别架构基于人工反向修正数据的差异学习利用一种基于多属性邻近度的方法从可比较的新闻语料库中挖掘事件Skip-Thought Skip-Thought向量论文名称:Skip-Thought Vectors作者:RyanKiros YukunZhu RuslanSalakhutdinov发表时间:2015622论文链接:https :arxiv.orgpdf1506.06726v1.pdf推荐原因skip-thought利用前后语句之间的关联性来学句子的embedding.

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    漫谈并发和并行:死磕哲学家进餐问题

    thought 10 timesPhilosopher Thread has thought 10 timesPhilosopher Thread has thought 10 times.....Philosopher Thread has thought 690 timesPhilosopher Thread has thought 680 timesPhilosopher Thread has thought 710 has thought 25710 timesPhilosopher Thread has thought 21570 timesPhilosopher Thread has thought 28430 Thread has thought 22660 timesPhilosopher Thread has thought 21580 timesPhilosopher Thread has thought Thread has thought 21260 timesPhilosopher Thread has thought 21240 timesPhilosopher Thread has thought

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    journal-20-4

    4.22 晚 Thought以前理解不了为什么有人喜欢喝酒,刚突然觉得可能和我喜欢熬夜差不多吧,明明对身体不好,也会觉得身体不舒服,可还是不自觉的晚睡。 4.18 晚 Research目标检测整体框架离我比较满意的状态至少还差两三个里程碑式工作4.17 午 Thought“任何原则都有例外,但是例外多了,原则就会被淹没”“凡事都有例外,例外不是对原则的否定 ,自律者恒强4.14 午 Relax空巢老师与留守学生4.10 晚 Thought? 4.5 晚 Thought与镜面平行产生左右镜像,与镜面垂直产生上下镜像。 ——今日份奇奇怪怪的思考4.4 晚 Thought如果不能被好好理解,孤独就是自由 ——张总4.1 晚 Life睡前跑上代码才安心,不然总觉得这觉睡的不值(狗头)

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    将句子表示为向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

    3.3 基于Encoder-decoder的Skip-Thought Vectors2015年发表的论文Skip-Thought Vectors提出了Skip-Thought模型用于得到句子向量表示Skip-Thought SDAE模型相较于Skip-Thought的优点是只需要输入单个句子,即不要求句子所在的文本是有序的,而Skip-Thought的输入必须是三个有序的句子。 Skip-Thought,FastSent和Quick-Thought都是基于句子连贯性设计任务: 基于encoder-decoder的Skip-Thought模型最复杂,在监督类型评测上比FastSent Quick-Thought作为一个最新的模型,其复杂度介于FastSent和Skip-Thought之间,但在大多数任务上的效果比其他两个模型都好。 相较于Skip-Thought,FastSent和Quick-Thought,SDAE模型与利用n-grams的Sent2Vec模型的优点是只需要输入单个句子。

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    Journal:2020-1

    1.28 下午 Thought看了部很好的番。 星野裕Peco 月本诚Smile1.21 凌晨 Thought技术和画工一样,是门手艺,掌握了手艺可以成为匠人,但是有想做的想表达的东西,才可能成为艺术家。找到自己与众不同的地方。 1.20 凌晨 Thought有四五年时间去名校,如果可以让我选的话,比起读研读博,我其实宁愿再上一次大学。如果有人采访问对大学生活满意吗,我肯定说非常不满意。 窗外日光弹指过,席间花影坐前移 1.16 晚 Relax and Thought Your browser does not support the video tag. 1.15 傍晚 Thought 好奇心造就科学家和诗人——法朗士 我要是有我理想的学习时间和学习效率的一半我就谢天谢地了。 1.2 下午 Mood世界熙熙攘攘,我只觉得他们吵闹。

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    TensorFlow 自动句子语义编码,谷歌开源机器学习模型 Skip-Thoughts

    有关模型架构和更多示例应用的详细信息,可以参阅Ryan Kiros 等人的 NIPS 论文 Skip-Thought Vectors。 Skip-Thought 模型是 NIPS 2015论文 Skip-Thought Vectors 中描述的模型的一个 TensorFlow 实现,学习对句子的语义属性进行编码。 Skip-Thought Vectors. In NIPS, 2015.论文下载地址:https:papers.nips.ccpaper5950-skip-thought-vectors.pdf?

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    解密:“云”上的安全

    它是基于应用程序身份的控制,而不是网络代理的身份控制;也没有更容易出错的“after-thought”应用人员和运维人员的协调。尽管有众多的好处,围绕应用级安全控制和网络级安全控制依然存在着辩论。 从行业发展史上看,企业数据中心选择的是“after-thought”网络级安全模型,因为它对传统的环境有意义;大多数数据中心运行打包软件,工作负载信任他们的内部网络,并且实现了有责任的分离。 3、企业广泛采用DevOps:传统上,开发和运维之间的职责是分离的,这就划清了开发与运维之间的界限,“after-thought”网络安全模型实际上更适应日常工作流程。 基于网络的“after-thought”的方法跟不上变化的脚步,基于应用的安全就必须得到加强。现在的网络采用的是“after-thought”安全模型,并且在过去的二十年中为整个行业提供良好的服务。 从“after-thought”到“baked-in”的安全模式的转变不会一夜之间就实现,它是一个量变引起质变的过程,但是在云安全产业仍然有一些激动人心的变化。

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    动物脑的好奇心和强化学习的好奇心

    The most remarkable aspects of our ability to detect visual novelty are thought to be mediated by our to be largely mediated by the hippocampus, familiarity is thought to be mediated by another brain area Novelty is thought to be signaled in IT and perirhinal cortex via an adaptation-like change in firing In contrast, novelty is thought to be signaled by overall firing rates or equivalently the length of Novelty and familiarity modulations are thought to be approximately multiplicative , which translates

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    Journal:2019-12

    12.22 下午 Thought看综艺《令人心动的offer》,柴律教昆汀怎么当队长。 一个队里要有一个人拍板做决定。即使出错了,也比群龙无首强。 12.16 晚 Relax看吐槽大会,王仕鹏的稿子是不是王建国写的…这也太像了12.13 晚 Thought私以为,艺术是高级的情感表达。音乐是,绘画也是。 12.10 晚 Thought 他说他自己不是一上来就意识到自己热爱花滑的,而是因为日复一日的早起练习,逐渐建立起对这项运动的尊重。 ——01:50 https:b23.tvav7478993412.7 下午 Thought以前我总是在补短。果断时希望自己细心,慎重时希望自己勇敢,直接时又希望自己深刻。 (ppt先看到哪行字的图片)12.3 上午 Thought看了清华大学的社团培训,又一次深刻感受到了差距。培训就应该授之以渔啊…

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    Leetcode 题目解析之 Reverse Integer

    Example1: x = 123, return 321 Example2: x = -123, return -321 Have you thought about this? Bonus points for you if you have already thought through this!

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    Google Code Jam 2020 Qualification Round: Vestigium Solution

    feedback upon submission.Problem link Video TutorialYou can find the detailed video tutorial hereYoutubeB站 Thought ProcessFirst thought is similar to merging multiple lists, this wont work since the lists are not sorted and we are not allowed to sort due to the order constraint.Second thought is keep a max heap, and always plates, using max heap will pick 2, 2, 2, instead of 1, 1, 1002, 2, 2, 2, 21, 1, 100, 100, 100Third thought

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    leetcode 7 Reverse Integer

    integer.Example1: x = 123, return 321 Example2: x = -123, return -321 click to show spoilers.Have you thought Bonus points for you if you have already thought through this!

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    深度学习之句子表达

    2. skip-thought模型模型很简单,思路也很简单。就是通过当前的句子,预测上下文出现句子的概率。采用的模型是seq2seq模型。?缺点:遇到seq2seq就知道,模型训练速度很慢了。3. 4. fastsent模型fastsent模型是对skip-thought模型的改进,由于skip-thought的seq2seq模型速度比较慢,fastsent模型不再使用RNN对句子建模,而是使用句子的每个词进行预测

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    leetcode: 7.Reverse Integer

    .## Have you thought about this? . # Bonus points for you if you have already thought through this!

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    无所不能的Embedding7 - 探索通用文本表达

    在45章我们讨论过用skip-thought,quick-thought任务来进行通用文本向量提取,当时就有一个疑问为什么用Bookcorpus这种连续文本,通过预测前一个和后一个句子的方式得到的文本向量 文本分类的下游任务没啥说的,skip-thought整体表现最优(2016年)~? GenSen总共选取了4大类任务,在满足多样性的前提下,每个任务本身要在文本表达上有不错的效果且有足够大的训练样本,包括Skip-thought,NMT翻译任务,NLI推理任务和parsing句法分析。 这里的Encoder沿用了Skip-though的conditional GRU,不熟悉的童鞋可以看这里无所不能的Embedding4 - skip-thought & tf-Seq2Seq源码解析。 3个目标任务分别是Skip-thought类前后句子预测任务,Input-response对话任务,以及NLI推理任务。

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    部署深度学习模型到服务器

    . , , , , , , ]]]}The model thought this was a Ankle boot (class 9), and it was actually a Ankle boot (class 9)The model thought this was a Pullover (class 2), and it was actually a Pullover (class 2)The model thought this was a Trouser (class 1), and it was actually a Trouser (class 1) 参考 tensorflow serving

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    【leetcode】Reverse Integer

    : Reverse digits of an integer.Example1: x = 123, return 321Example2: x = -123, return -321Have you thought Bonus points for you if you have already thought through this!

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    自主人工思维系统的视角与伦理(cs AI)

    thinking systems needs to compare the way the human beings acquire their information and develops the thought The question of the capability of autonomous system to provide a form of artificial thought arises with

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