最近深度学习两巨头 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上点名 Self-Supervised Learning(SSL,自监督学习) 是 AI 的未来,另外,Hinton 和 Kaiming 两位神仙也在这问题上隔空过招,MoCo、SimCLR、MoCo V2 打得火热,这和 BERT 之后,各大公司出 XL-Net、RoBerta 刷榜的场景何其相似。 4.感谢 写这篇综述,花了大概一...
对比学习(Contrastive Learning)最近一年比较火,各路大神比如Hinton、Yann LeCun、Kaiming He及一流研究机构比如Facebook、Google、DeepMind,都投入其中并快速提出各种改进模型:Moco系列、SimCLR系列、BYOL、SwAV…..,各种方法相互借鉴,又各有创新,俨然一场机器学习领域的军备竞赛。对比学习属于无监督或者自监督学习,但是目...
本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果。 Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation 任务:端...
2020: CERT: Contrastive Self-supervised Learning for Language Understanding 2020: Deep Graph Contrastive Representation Learning 2020: CLOCS: Contrastive Learning of Cardiac Signals 2020: On Mutual Information in Contrastive Learning for Visual Representations 2020: What makes for good views for contrastive ...
2.ICLR2021对比学习(Contrastive Learning)NLP领域论文进展梳理 本篇文章则梳理了对比学习在ICLR2021、ICLR2020和NIPS2020中非常值得大家一读的一些经典论文,构思非常巧妙,涵盖了CV和NLP领域,且与之前两篇文章中介绍的模型均不重叠。后续等NIPS2021论文公开后,也会持续更新并分享给大家,话不多说,开始进入正题叭。
本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果。 Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation ...
本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读,包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中,最终起到了一个不错的效果。 Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation ...
论文标题:Reducing Word Omission Errors in Neural Machine Translation: A Contrastive Learning Approach 论文链接:aclweb.org/anthology/P1 1.0 问题 NMT系统容易省略基本单词,会减弱机器翻译的充分性。 由于神经网络缺乏可解释性,很难解释这些遗漏错误是如何发生的,也很难用逻辑规则的方式来消除它们。
F. 基础论文 1. CPC 论文标题:Representation Learning with Contrastive Predictive Coding 论文链接:arxiv.org/abs/1807.0374 代码链接:github.com/davidtellez/ 很多时候,很多数据维度高、label相对少,我们并不希望浪费掉没有label的那部分data。所以在label少的时候,可以...
Learning The Reweighting Factor with Noise Contrastive Estimation 最大化之前关于先验参数的变分界等价于通过最小化 来缩小关于 的先验和聚合后验之间的差距。假设 中的基础分部 在第一阶段的训练之后固定,并且当 时, 为零。然而,由于分布 的密度函数并不已知,所以我们不能显式地计算这个比率。因此,作者使用Noise...