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论文

古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

重磅干货免费下载!阿里云RDS团队论文被数据库顶会SIGMOD 2018收录

重磅干货免费下载!阿里云RDS团队论文被数据库顶会SIGMOD 2018收录 摘要:来自阿里云RDS团队的论文“**TcpRT: Instrument and Diagnostic Analysis System for Service Quality of Cloud Databases at Massive Scale in Real-time” (TcpRT:面向大规模海量云数据库的服务质量实时采集与诊断系统)**被数据库顶会SIGMOD 2018收录。 ACM SIGMOD数据管理国际会议是由美国计算机协会(ACM) 数据管理专业委员会(SIGMOD)发起、在

值得精读的GAN论文推荐

值得精读的GAN论文推荐 前言 本文主要推荐一些生成对抗网络(GAN,generative adversarial networks)相关的值得精读的论文,主要涉及GAN的优化,图像翻译,视频预测三个领域,可以作为GAN的学习顺序进行阅读。 GAN的优化 想要使用GAN完成期望的学习任务,精致的网络设计和合适的目标函数必不可少,二者是实现较高performance的关键因素。 在损失函数的优化论文方面,效果比较突出

【论文笔记】Attention Is All You Need(Transformer 模型结构理解

【论文笔记】Attention Is All You Need(Transformer 模型结构理解 本文主要用于记录谷歌发表于2017年的一篇论文(引用量接近上千)。该论文提出的Transformer模型也是近年来被广泛应用的。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf Github: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要-

迁移学习NLP:BERT、ELMo等直观图解

迁移学习NLP:BERT、ELMo等直观图解 摘要: 图解,2018年自然语言处理领域最成功的方向! 2018年是自然语言处理的转折点,能捕捉潜在意义和关系的方式表达单词和句子的概念性理解正在迅速发展。此外,NLP社区已经出现了非常强大的组件,你可以在自己的模型和管道中自由下载和使用(它被称为NLP的ImageNet时刻)。 在这个时刻中,最新里程碑是发布的BERT,它被描述NLP一个新

【论文笔记】Effective Approaches to Attention-based Neur

【论文笔记】Effective Approaches to Attention-based Neur 本文主要用于记录发表于2015年的一篇神作(引用量上千)。该论文将注意力机制在机器翻译的领域进行了升级,而本笔记意在方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:http://aclweb.org/anthology/D15-1166 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要------------------ 1.1 论文摘要 近年来注意力机制被运用于神经

【论文笔记】Neural machine translation by jointly learni

【论文笔记】Neural machine translation by jointly learni 本文主要用于记录发表于2014年的一篇神作(引用量破5k)。该论文第一次将注意力机制引入了NLP领域,而本笔记意在方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要------------------ 1.1 论文摘要 近年来,基于神经网络的机器翻译模型经常

【论文笔记】Semi-supervised Sequence Learning

【论文笔记】Semi-supervised Sequence Learning 本文主要用于记录谷歌发表于2015年的一篇论文。该论文主要是提供了一种基于海量无标签数据的预训练NLP语言模型的思路。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1511.01432 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要------------------ 1.1 论文摘要 本文主要是提供了两种利用无标

首次公开!《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例

首次公开!《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例 当下计算机视觉技术无疑是AI浪潮中最火热的议题之一。视觉技术的渗透,既可以对传统商业进行改造使之看到新的商业机会,还可以创造全新的商业需求和市场。无论在电商、安防、娱乐,还是在工业、医疗、自动驾驶领域,计算机视觉技术都扮演着越发重要的角色。 元旦假期即将来临,我们精心准备了这本《阿

【论文笔记】Universal Language Model Fine-tuning for Tex

【论文笔记】Universal Language Model Fine-tuning for Tex 本文主要用于记录发表于2018年的一篇论文。该论文首次提出了将迁移学习应用在NLP领域。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1801.06146.pdf 开源地址:http://nlp.fast.ai/ulmfit 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要------------------ 1.1 论文摘要 迁移学习的成功已经在计

【论文笔记】Enriching word vectors with subword informat

png 输入词由目标词汇的上下文组成,通过维的向量映射到隐含层,再通过维的向量映射到输出层。其中V就是词汇量的大小,N就是词向量的纬度,输出层就是被one-hot编码的目标词(层级softmax派上用场了)。具体的理解,可以参见如下我读研期间的手稿, CBOW模型理解.

【论文笔记】Deep contextualized word representations(ELM

png 当然,现在都流行双向语言模型,本质就是把句子再逆序输入一遍,再把前向逆向的结果结合起来,就是我们最终的双向语言模型,而我们最终的目标函数就是去最大化, 其中两个方向的LSTM的参数不是共享的,就是一开始输入的词向量,就是softmax层参数。因此,双向语言模型的结构图,可以表达如下【1】, 双向语言模型.

免费的NLP学习资源,了解一下

免费的NLP学习资源,了解一下 摘要:本文列出了一些适用于初学者和从业者学习自然语言处理的相关资源。 自然语言处理表示计算机系统理解人类语言的能力,它是人工智能的一部分。网上有很多种资源可以帮助你从零开始学习NLP。本文列出了适用于初学者和从业者的一些相关资源。 给初学者的自然语言资源 对于初学者,可以采用两种传统的方法—机器学习和深度学习来

近在咫尺 遥不可及的——微观宇宙探索

近在咫尺 遥不可及的——微观宇宙探索 当爱因斯坦和哈勃在弄清宇宙的大尺度结构的时候,有一些在努力弄懂近在手边却又非常遥远的东西——原子。里查德费曼曾经说过,要是你不得不把科学史压缩成一句重要的话, 它就会是“一切东西都是由原子构成的。” 1 原子真的存在吗? 原子的有功能排列是分子,一个分子就是由两个或两个以上的相对稳定形式一起工作的原子

一直的坚持成为习惯

一直的坚持成为习惯 每日更新一直觉得是件很难的事情,总觉得每天时间都被各种事情占满了没空去按计划一步一步地去走,回头想一下自己以前尝试去写而没能实施的原因,在家里,追剧这种情况是很多的,晚上为了追剧而不去写,从不熬夜为了追剧甚至到一点,却不愿意拿出不到半个小时的时间去写点东西,在学校里也是这样,每天都觉得好忙,就拿大四下学期来说吧

看最新进展深入了解深度学习(第一部分)

看最新进展深入了解深度学习(第一部分) 摘要:在本文中,通过讲解非凸性优化深入了解深度学习,表达对神经网络的高维损失函数和SGD的解释说明的更多感知,同时表明了新的形式主义方法正在被建立在具有深层神经网络优化的真实数学理论的目标中。 对深入学习更好理解的说法,是在2017年12月在神经信息处理系统大会(NIPS)的颁奖典礼上,阿里·拉希米(Ali Rahimi)的

学java就两个问题

学java就两个问题 搞清楚面向对象的历史演变,java的每个特性都是基于面向对象产生的。java就是面向对象而生的,java就是一种思想。你们人手不是有一本启蒙书籍叫thinkinjava麽?国外书籍用的是think,国内的书籍都是深入理解/学习/深入浅出/30天掌握/教程XXXX字眼的书籍。脑袋没毛病吧,随便一本书平均下来都有500页,各种深入理解,掌握过后。你的年龄也到该入土的时候了。

语音合成 text-to-speech WaveRNN

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[转载]如何在NLP领域第一次做成一件事

进行索引。可简单对文档中的词汇,赋之以不同的权重来建立索引,也可利用1,2,3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候,对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析,然后在索引里面查找匹配的候选文档