Facebook大公开：解决NLG模型落地难题！工业界的新一波春天？ 14
作为NLP领域的“三高”用户（高产、高能、高钞），FaceBook最近（2020年11月）又发表了一篇高水准文章，目前已被COLING-2020接收，号称解决了自然语言生成（NLG）落地的问题：Best Practices for Data-Efficient Modeling in NLG:How to Train Production-Ready Neural Models with Les...
别再Prompt了！谷歌提出tuning新方法，强力释放GPT-3潜力！ 18
如果评选NLP圈的2020年度十大关键词，那么GPT-3（Language Models are Few shot Learners) 一定榜上有名。 GPT-3庞大的参数量，优异的性能至今仍让圈内圈外人都津津乐道，而OpenAI发布的OpenAI API，更是为自然语言处理技术的大规模可扩展商业应用提供了一个极有前景的方向。不过，作为NLP研究者，我认为GPT-3对前沿研究的最大贡献是，展现了 ...
当混合密集网络与高光谱分类相遇~
大家好，橙子姐姐又来啦~今天给大家介绍一种高光谱分类的新方法，下面我们一起看看吧！ 基于混合稠密网络的高光谱图像分类注意机制 光谱信息与相应对象（复杂地貌）之间的非线性关系使得像素级分类对传统方法具有挑战性。为了处理高光谱图像分类 (HISC) 中的非线性问题，卷积神经网络 (CNN) 确实更合适。然而，固定核大小使得传统的CNN过于具体，既不灵活也不利于特征学习，从而影响分类精度。不同内核大小的...
ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答 6
一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍 背景 什么是知识图谱问答？ 知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。知识图谱问答（Question Answering over Knowledge Graph, KGQA）是利用知识图谱信息的一项研究领域。给定一个自然语言问题和一个知识图谱，通过分析问题和 KG 中包含的信息，KGQA 系统尝试给出正确的答案...
EMNLP'20最佳论文揭晓！八块肌肉=能打电话？！ 7
背景 今天上午十点刚刚颁布的EMNLP 2020最佳论文，获奖者是来自UCBerkeley团队的这篇Digital Voicing of Silent Speech。 刷了那么多NLP论文，各种pretraining、BERT、XXX-former...是不是都快刷出审美疲劳了？今年的EMNLP best paper绝对耳目一新！!工作研究了一个极具潜在社会影响力的新任务：Silent Speec...
从逻辑回归到神经网络 21
回顾 小夕在文章《逻辑回归》中详细讲解了逻辑回归模型，又在《Sigmoid与Softmax》中详细讲解了Sigmoid的实际意义（代表二类分类问题中，其中一个类别的后验概率）。 至此，我们已经比较透彻的理解了逻辑回归模型假设函数(也就是用于预测类别的函数)。纯从计算顺序上来说，逻辑回归预测类别的顺序即： 1. 输入样本X与模型参数作内积，结果记为z 2. 将中间结果z输入到Sigmoid函数，...
Calibration: 一个工业价值极大，学术界却鲜有研究的问题！ 11
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产品标准，难以满足用户期望。 以下为工业界常见讨（si）论（b）场景： R&D小哥哥一顿调参输出，RoBERTa都用上了，终于将模型从80%准确率提升到了90%，但是PM小姐姐说，“不行！咱们必须要达到95%准确率才能上线！否则就是对用户和产品逼格的伤害！” 怎么办呢？ 熟悉工业界上线套路...
全栈深度学习第5期: 神经网络调试技巧
简介 Berkeley全栈深度学习追剧计划是由夕小瑶的卖萌屋发起的优质公开课打卡项目，通过微信群为同期追剧的小伙伴提供交流平台。关于该计划的详请见这里。 Berkeley深度学习追剧群 目前已有1000+小伙伴加入，公众号后台回复口令 深度学习追剧 入群。 课程主页 https://course.fullstackdeeplearning.com 第5期内容 神经网络的调试确实是让人头秃的事情，如...
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