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      深度学习自然语言处理

      文章：836 被阅读：175.9w 粉丝数：40 关注数：0 点赞数：5

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      如何让Transformer在多种模态下处理不同领域的广泛应用？

      一个模型完成了CV，NLP方向的7个任务，每个任务上表现都非常好。   Transformer架构在....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-08 10:30 •2450次阅读
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      删掉Transformer中的这几层性能变好了？

      基于Transformer结构的各类语言模型（Bert基于其encoder,Gpt-2基于其deco....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-08 10:27 •3764次阅读
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      4篇建议收藏的图神经网络综述论文

      本文主要介绍了2021年最新的图神经网络综述，是入坑的最佳材料。   图神经网络已经成为深度学习领域....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-08 10:24 •2579次阅读
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      NER中的深度学习技术

      当然，还有一些混合方法，会加入一些外部信息（词典信息、词汇相似度信息），这些方法对效果提升有用，但是....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 16:17 •1671次阅读

      详解十种激活函数的优缺点

      激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 16:15 •13060次阅读
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      梯度提升算法

      当我们使用一个机器学习技术来预测目标变量的时候，造成实际值和预测值之间的差别的原因有噪声，方差和偏差....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 16:12 •1701次阅读
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      算法工程师炼丹Trick手册

      针对类别不平衡问题，用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 16:09 •1204次阅读
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      如何通过蒸馏来使小模型具有更好的性能

      现在的任务是给定一个词（比如：苹果），然后判断词对应的类别（电视/手机/水果/汽车），假如现在我们有....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 16:05 •3600次阅读
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      如何在NLP领域实施对抗攻击

      当视觉领域中的对抗攻击研究很难再有重大突破的时候（坑已满，请换坑），研究人员便把目光转移到了NLP领....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 16:01 •3794次阅读
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      深度学习领域学习以工作者该如何选择主机的配置？

      intel 10900K目前盒装价格不到3999元。10核心，20线程。基础频率3.7GHz，睿频可....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:58 •1841次阅读

      从浅入深学习Transformer的资料汇总

      Transformers 加速了自然语言处理(NLP)任务的新技术和模型的发展。虽然它主要用于NLP....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:56 •2001次阅读
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      如何在神经网络中表示部分-整体层次结构

      值得一提的是，分享论文的Kosta Derpanis也在推特里介绍了Hinton的第一篇论文：“Us....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:53 •1300次阅读
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      增量学习的概念

      在机器学习领域，增量学习致力于解决模型训练的一个普遍缺陷：「灾难性遗忘(catastrophic f....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:50 •3621次阅读

      文本匹配任务中常用的孪生网络

      “Siamese”中的“Siam”是古时泰国的称呼，中文译作暹罗，所以“Siamese”就是指“暹罗....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:47 •3384次阅读
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      常见的9种距离度量方法

      缺点：尽管这是一种常用的距离度量，但欧式距离并不是尺度不变的，这意味着所计算的距离可能会根据特征的单....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:44 •9572次阅读
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      为什么我们想要机器去学习？

      用机器学习的术语来说，Billy发明了“回归”(regression)——基于已知的历史数据预测了一....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:41 •1248次阅读

      fastText有两大用途——文本分类和Word Embedding

      N-gram 是一种基于统计语言模型的算法，常用于 NLP 领域。其思想在于将文本内容按照字节顺序进....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:38 •3002次阅读
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      用于改进文本分类的特征投影

      P-Net中特征向量fp投影到C-Net的fc的正交方向上。也就是说，将fp（从输入文档中提取的完整....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:35 •1796次阅读

      GPT-3通过了大部分课程的写作测试

      近日，教育资源网站 EduRef 进行了一项测试，他们找了一组教授创建了一个写作提示，然后让应届毕业....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 03-05 15:30 •1242次阅读

      多跳问答任务：面向多跳问答的分层图网络

      这是一篇关于多跳问答(multi-hop QA)任务的论文，不同于单跳QA，multi-hop QA....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-15 09:11 •3475次阅读

      计算广告之在线广告综述

      1、在线广告综述 在线广告，指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同的是，在线广告在其十几年的发展....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-15 09:06 •3226次阅读

      Calibration: 一个工业价值极大，学术界却鲜有研究的问题

      尽管深度学习给工业界带来了一波上线春天，但是总有很多比较难的业务，模型反复迭代后准确率依然达不到预期....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-14 09:28 •2136次阅读

      Linux 命令行教程好书推荐

      今天跟大家推荐个 Linux 命令行教程：《The Linux Command Line》，中文译名....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-14 09:25 •1274次阅读

      NLP:用Cluster-to-Cluster生成更多样化的新数据

      论文名称：C2C-GenDA: Cluster-to-Cluster Generation for ....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-14 09:19 •2096次阅读

      细解读关系抽取SOTA论文

      本文主要详细解读关系抽取SOTA论文Two are Better than One:Joint En....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-10 17:18 •2378次阅读
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      天池公益赛“新冠疫情相似句对判定大赛”NLP赛道top指南

      2020年初，新冠疫情席卷全球。除了“待在家，不乱跑”，我想还能从哪为抗击疫情出点微薄之力呢？ 碰巧....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-10 17:15 •3011次阅读
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      positional encoding详解

      近期我会一连几篇谈谈bert中的关键细节，这个position encoding是我看到的bert（....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-10 17:12 •5548次阅读
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      实体关系联合抽取取得SOTA的三种方法

      2020实体关系联合抽取一片红海，各种SOTA方法你方唱罢我方登场，在一些数据集上也是不断刷出新高度....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-10 17:08 •11812次阅读
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      NLP：面向方面级情感分类的注意力转移网络

      01 — 研究动机 方面级情感分类（英文叫Aspect-level Sentiment Classi....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-10 16:59 •2730次阅读
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      腾讯、百度、滴滴三家大厂NLP算法的最新面试经验

      AI相关的算法岗位，竞争十分火热，既内卷又倒挂。 为帮助读者在即将到来的2021春招中斩获心仪off....
      的头像 深度学习自然语言处理 发表于 02-10 16:56 •2229次阅读
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      华秋（原“华强聚丰”）：
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