本文主要用于記錄谷歌發(fā)表于2019年的一篇論文。該論文提出的XLNet模型在19年再一次屠榜了之前由Bert模型刷爆的多項(xiàng)NLP基礎(chǔ)任務(wù)，號(hào)稱新一代NLP領(lǐng)域的基準(zhǔn)預(yù)訓(xùn)練模型...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：山西
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【NLP論文筆記】XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding（XLNet模型理解） -
《三體》簡(jiǎn)記今天又翻了翻《三體II》。 到目前為止，《三體》三部曲加起來一共看過15遍了，第一部5遍，第二部6遍，第三部4遍?！度w》三部曲每本都有其精彩之處：三體1是“三體”游戲和地球...
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tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert情感分析之前在網(wǎng)絡(luò)上搜索基于tf2 的 HuggingFace Transformer2.0 資料比較少，就給自己做個(gè)筆記 詞向量原理在此不介紹 bert原理在此不介紹 bert的...
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tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert ner命名實(shí)體
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Learning Classi?ers from Only Positive and Unlabeled Data
PU learning 經(jīng)典論文。 本文主要考慮在SCAR假設(shè)下，證明了普通的分類器和PU分類器只相差一個(gè)常數(shù)，因此可以使用普通分類器的方法來估計(jì)，進(jìn)而得到。同時(shí)提供了三種方...
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Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data
PU learning論文閱讀。 本文從基本的分類損失出發(fā)，推導(dǎo)了PU的分類問題其實(shí)就是Cost-sensitive classi?cation的形式，同時(shí)，通過實(shí)驗(yàn)證明了如...
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Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data
Unbiased PU learning. 該論文在之前PU learning中使用非凸函數(shù)作為loss的基礎(chǔ)上，對(duì)正類樣本和未標(biāo)記樣本使用不同的凸函數(shù)loss，從而將其轉(zhuǎn)為...
