【NAACL2021】 NEUROLOGIC DECODING: (Un)supervised Neural Text Generation with Predicate Logic Constraints Paper: aclanthology.org/2021.N 【ACL2022】 Mix and Match: Learning-free Controllable Text Generationusing Energy Language Models Paper: aclanthology.org/2022.aResource: paperswithcode.com/pape 【...
4,为何Kaggle竞赛中的Ensemble methods会获得更好的精度? 5,Bagging ensemble method:row-based sampling、column-based sampling等 6,Bagging ensemble method中的并行训练及预测 7,Boosting串行训练多个模型:多错误样本权重调整、拟合误差 8,Blend和Average:对结果基于精度进行加权求和 9,Stacking:out of fold及交叉验证...
Layer Skip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding. ACL 2024. Mostafa Elhoushi, Akshat Shrivastava, Diana Liskovich, Basil Hosmer, Bram Wasti, Liangzhen Lai, Anas Mahmoud, Bilge Acun, Saurabh Agarwal, Ahmed Roman, Ahmed A Aly, Beidi Chen, Carole-Jean Wu.[pdf] ...
method: GCN+Dependency parsing 3. Dependency Parsing 2020/03/15 reporter: Wei Cui paper: Daniel Fern´andez-Gonz´alez and Carlos G´omez-Rodr´ıguez. 2020. Discontinuous Constituent Parsing with Pointer Networks. In AAAI 2020. ppt: 20200315_cw method: Constituents as Augmented Depend...
13,传统的Statistics Method建模 + 树模型 14,Statistical features构建源码分析 15,融合统计信息并使用Regression模型解析 16,使用RoBERTa模型解析 17,使用AutoModelForMaskedLM 18,TrainConfig解析 19,模型的Tokenizer解析 20,模型加载 21,对RoBERTa进行pretrain源码解析解决原声BERT和比赛数据领域Discrepancy的问题 22,Model...
13,传统的Statistics Method建模 + 树模型 14,Statistical features构建源码分析 15,融合统计信息并使用Regression模型解析 16,使用RoBERTa模型解析 17,使用AutoModelForMaskedLM 18,TrainConfig解析 19,模型的Tokenizer解析 20,模型加载 21,对RoBERTa进行pretrain源码解析解决原声BERT和比赛数据领域Discrepancy的问题 22,Model...
method: teacher-student framework + response-aware document memory construction 2020/07/26 repoter: Songge Zhao paper: Chao Zhao, Marilyn Walker, Snigdha Chaturvedi. 2020.Bridging the Structural Gap Between Encoding and Decoding for Data-To-Text Generation. InACL 2020. ...
Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现；基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性；混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是...
命名实体识别 [1] Leveraging Document-Level Label Consistency for Named Entity RecognitionPaper: https://www.ijcai.org/proceedings/2020/0556.pdfResource: https://github.com/csong27/gzsl关系抽取 [1] K…
原始论文 Adam: A Method for Stochastic Optimization Adam(Adaptive Moment Estimation)是一种常用的优化算法,用于训练神经网络和其他机器学习模型。它结合了自适应学习率和动量的概念,有效地调整学习率并加速优化过程。 Adam 算法的核心思想是维护每个参数的两个动量变量:第一个是梯度的一阶矩估计,即平均梯度的指数移...