本文翻译自The NLP Cookbook: Modern Recipes for Transformer based Deep Learning Architectures https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10640.pdfarxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10640.pdf 摘要 近年来,自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)模型在文本分类、机器翻译、认知对话系统、...
深入研究深度学习(包含 PyTorch、NumPy/MXNet、JAX 和 TensorFlow 中的代码示例)https://d2l.ai/index.html Dive into Deep Learning 在手机上阅读《深度学习小册子》https://fleuret.org/francois/lbdl.html 可以打印出来随身看 深度学习小册子 自然语言处理 斯坦福大学的另一门精彩课程,CS 224N |深度学习自然语言...
Earthquake signal detection and seismic phase picking are challenging tasks in the processing of noisy data and the monitoring of microearthquakes. Here we present a global deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking. Perf
最新《人工智能白皮书(2022年)》发布,42页pdf 人工智能技术在智能武器装备的研究与应用 什么是多模态ml?cmu-paul liang170页ppt讲述《多模态机器学习》,阐述多模态深度学习5大进展,附ppt与视频 【2022新书】深度学习的数学工程,the math...
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Paper:https://arxiv.org/pdf/2306.14892.pdf 背景介绍 近年来,在有监督学习领域,基于大量数据训练的Transformer模型展现出了令人印象深刻的能力,此类模型通常可以结合上下文生成结果,也被称为少样本prompt或者in-context学习。在此能力的加持下,预训练模型可根据少量有监督的输入-输出示例,并被要求在其上下文中预测...
20. Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning (2016)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf这篇论文引入了策略梯度方法作为基于深度学习的RL中Q学习的替代方案。21. Proximal Policy Optimization Algorithms (2017)论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.08593这篇论文提出了一种改进的基于...
1. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate(2014) 这篇论文为循环神经网络(RNN)引入了注意力机制,以提升长距离序列建模的能力,使得RNN可以更准确地翻译更长的句子,也是原始Transformer模型的开发动机。 论文链接: https://arxiv.org/abs/1409.0473 ...
FedALA: Adaptive Local Aggregation for Personalized Federated Learning An Efficient Training Approach for Very Large Scale Face Recognition Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Faithful Signal Propagation EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale ...
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