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2021-01-30 15:28| 发布者: |

  几乎任何一项为大众认知,具有轰动效应的成果(比如AlphaGo),其背后都是大量算力的堆砌。有人会认为,这种拼算力的事情只发生在近十年(深度学习爆发以后),但事实并非如此。1963年,Lawrence G. R…

  Transformer是很强,特别是在表示学习的潜力上。但是反对过于吹捧, Transformer并不是开创性的,个人猜测对Transformer启发最大的三个研究是convolutional networks for seq2seq learning(这篇论文在创新贡献上可能略高于Tranformer, 提出模块堆叠方式和p…

  来总结一下问世即登顶的BERT: BERT是” Bidirectional Encoder Representations from Transformers ”的首字母缩写,整体是一个自编码语言模型(Autoencoder LM),并且其设计了两个任务来预训练该模型。 BERT两大训练任务首先BERT是transformers的encoder…

  1. Abstract短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性,很多领域内都有它的身影,比如:信息检索(information retrieval)、问答系统(question answering system)、对话系统(dialogue system)。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的…

  参见: sliderSun:图解SimCLR框架 [图片] 介绍预先训练过的语言模型已经证明了它们在捕获隐式语言特性方面的独特能力。然而,大多数的预训练方法都侧重于单词级别的训练目标,而很少研究句子级别的训练目标。 因此,作者认为将对比学习引入到句子语义表征中是很有…

  【部门】 DATA-EDU-算法组,HC在2个左右。 【工作内容】 日常主要工作为模型优化,技术探索。 【薪资福利】 400元/天包三餐以及下午茶,免费健身Liking fit 24小时智能健身(五角场店),各种活动日等。 【工作地点】 上海合生汇,离复旦本部超近。 【投递链…

  如果对多模语音方向感兴趣的同学,那么就不能不提地平线的多模算法团队了。地平线的多模语音算法团队是全球首个能够在端上实时预测并实现大规模量产的团队。基于地平线机器人的征程系列芯片及对于语音算法及计算机视觉算法的深度理解和设计,多模语音技术在…

  上一篇文章中 我们完成了python环境搭建和百万级评论爬虫,本文将利用爬取的数据训练分类模型。 开源代码: 妙用数据处理三剑客pandas、numpy、matplotlib功能强大使用方便,被誉为python数据处理三剑客。 之前爬取的数据保留在mong…

  原文: Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation 语言模型的预训练 (LM Pretraining)语言模型的预训练是NLP中重要的一个研究方向。在深度学习的许多应用中,使用预训练的模型比从零开始训练模型节省了大量的…

  0-1 背包问题 [图片] 这里 ‘最多能装的价值是多少’ 中的 ‘价值’ 是可变的,有些题目是这种 ‘价值’,有些题目是True / False,得视具体情况而定!作为「 0-1 背包问题」,特点是:「每个物品只能用一次,且不一定都用上」。解决的基本思路是: 物品一个一个选…

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