發(fā)簡信
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Keyphrase Generation
Deep Keyphrase Generation 第一篇做keyphrase generation的文章，之前的做法都是采用抽取式。抽取式的問...
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如何保持分類模型具有類內(nèi)聚斂、類間分離的特性？
sofmax loss softmax loss是最常用的組件之一，但是缺乏鼓勵(lì)特征更具辨識性，這種廣泛使用的損失對模型的優(yōu)化效果是有限的。 M...
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綜述：Multi-Task發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢
Taxonomy Different Views By Methodology Instance-basedIdentify useful da...
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綜述：遷移學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢the definition of transfer learning Data Feature spacesource domain和targ...
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Multi-Turn Dialogue Response SelectionA Sequential Matching Framework for Multi-turn Response Selection in Ret...
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Identity Mappings in Deep Residual NetworksResidual-networks可以看作是highway-networks的特殊版本，特別是“Identity mappings in dee...
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綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(三)CSRAN 本文介紹論文《Co-Stack Residual Affinity Networks with Multi-level Attent...
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綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING ...
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綜述：機(jī)器學(xué)習(xí)在CTR中的應(yīng)用背景：設(shè)計(jì)個(gè)性化信息檢索時(shí)，用戶行為預(yù)測扮演著重要的作用。用戶行為預(yù)測的目標(biāo)是估計(jì)用戶點(diǎn)擊、購買等行為的概率，而該概率代表了用戶對該item的興...