發(fā)簡信
IP屬地：河南
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learning confidence for out-of-distribution detection in neural networks
神經網絡擁有很強的預測能力，但它們往往無法知道自己的預測何時可能出錯。與此密切相關的是out-of-distribution檢測任務，在這個任務...
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BERT筆記
BERT是在OpenAI GPT基礎上發(fā)展起來的，是一種動態(tài)詞向量技術。與傳統(tǒng)靜態(tài)詞向量不同，動態(tài)詞向量可以根據具體的上下文信息，動態(tài)生成詞向量...
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Graph Attention Networks作者：Petar Velickovic, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Yoshua Bengio 來...
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Adversarial Sampling for Active Learning介紹 我們使用一些傳統(tǒng)的監(jiān)督學習方法做分類的時候，往往是訓練樣本規(guī)模越大，分類的效果就越好。但是在現實生活的很多場景中，標記樣本的獲取是比較困難...
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Modeling Localness for Self-Attention Networks
這篇文章與Self-Attention with Relative Position Representations和Convolutional...
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Deep contextualized word representations (ELMo)
Introduction 作者認為好的word representation模型應該同時兼顧兩個問題：一是詞語用法在語義和語法上的復雜特點；二是...
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Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet，殘差網絡）
這篇文章雖然寫的是Image Recognition，但是它提出殘差網絡的思想在其他任務中也有很多應用，具有廣泛的借鑒意義。 背景 隨著網絡結構...
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Distributed Representations of Sentences and Documents這篇文章作者是word2vec的作者，主要做的工作是paragraph vector，就是把paragraph變成一個固定長度的向量。其中大量的...
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Self-Attention with Relative Position Representations
Peter Shaw, Jakob Uszkoreit, and Ashish Vaswani. 2018. Self-Attention wi...