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清华大学唐杰教授:人工智能的下个十年

本文从人工智能发展的历史开始,深入分析人工智能近十年的发展,阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果。

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【NLP】ACL2020表格预训练工作速览

近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展,促进了NLP领域各种任务上的进步,例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基...

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【NLP】通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解

网上关于这部分内容的好文章数不胜数,都讲的特别的详细,而今天我写这篇博客的原因,一是为了加深对这部分知识的理解,二是希望博客内容能够更多的关注一些对于和我一样的...

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【NLP】打破BERT天花板:11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA!

在2020这个时间节点,对于NLP分类任务,我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样,我们更应该关注如何利用...

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流水的NLP铁打的NER:命名实体识别实践与探索

作者:王岳王院长 知乎:https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.c...

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【GCN】图神经网络入门(二)

除了GCN,还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制,以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。

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【GCN】图卷积网络入门(一)

图是一种数据结构,可对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于图的强大表达能力,利用机器学习来分析图的研究受到越来越多的关注,即图可以用作包括社会科...

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【NLP】ACL20 基于对话图谱的开放域多轮对话策略学习

论文中提出用图的形式捕捉对话转移规律作为先验信息,用于辅助开放域多轮对话策略学习。为此,研究人员首先从对话语料库中构建了一个对话图谱(Conversationa...

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【NLP】文本生成评价指标的进化与推翻

文本生成目前的一大瓶颈是如何客观,准确的评价机器生成文本的质量。一个好的评价指标(或者设置合理的损失函数)不仅能够高效的指导模型拟合数据分布,还能够客观的让人评...

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【NLP】WWW20 关键词生成提升电商会话推荐

会话的开始是用户打开电商网站或应用。会话的结束是用户断开连接,或者长时间没响应(通常情况下为20分钟)。图2显示了用户在一个会话内的点击序列。

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147页详述「结构在神经网络中的复兴」,图注意力网络一作博士论文公开

在一项针对 2019 年到 2020 年各大顶会论文关键词的统计中,「图神经网络」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。

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【ML】回归树算法原理及实现

由于现实中的很多问题是非线性的,当处理这类复杂的数据的回归问题时,特征之间的关系并不是简单的线性关系,此时,不可能利用全局的线性回归模型拟合这类数据。在上一篇...

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【ML】分类树算法原理及实现

机器学习领域中的树模型其实就是结合了数据结构中的二叉树来开展机器学习任务的方法。本文所讲解的分类树为CART树中的一种,而CART树是决策树中的一种,其...

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Keras vs PyTorch,哪一个更适合做深度学习?

深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比,因为二者都很容易上手,初学者能够轻松掌握。

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BERT适应业务遇难题?这是小米NLP的实战探索

近年来,预训练模型在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域大放异彩,其中最重要的工作之一就是 Google 于 2...

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【NLP】机器如何生成文本?

最近,由于在大规模语料集上训练的大型Transformer-based语言模型的兴起(如著名的OpenAI-GPT2模型),社区对开放式语言生成的兴趣日益增加。...

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【Pre-Training】XLNet:预训练最强,舍我其谁

今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学的论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Lang...

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【机器学习】谱聚类

本文介绍了一种定义在图上聚类算法-谱聚类。首先介绍谱聚类其实是保持图上节点之间的相似性对节点进行向量表示。然后介绍了谱聚类的目标函数-最小化原始相似性矩阵与样本...

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【Pre-Training】BERT:一切过往,皆为序章

今天我们学习的是谷歌的同学 2018 年的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers fo...

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【机器学习】密度聚类

本文介绍了一种无参的密度聚类算法-DBSCAN。首先介绍了DBSCAN的类表示为一簇密度可达的样本点,相似性度量为密度可达。然后介绍了DBSCAN中几个基本定义...

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