摘要 表征学习是自然语言处理中的一个基本问题.本文研究了如何学习文本分类的结构化表示.与大多数既不使用结构又依赖于预先指定结构的现有表示模型不同,我们提出了一种强化学习(RL)方法,通过自动覆盖优化结构来学习句子表示.我们演示了构建结构化表示的两种尝试:信息提取 LSTM(ID-LSTM)和层次结构LSTM(HS-LSTM).id-lstm只选择与任务相关的重要单词,hs-lstm发现句子中的短语结构.两个表示模型中的结构发现被表述为一个连续的决策问题:结构发现的当前决策影响后续决策,可以通过策…

Representation learning : 表征学习,端到端的学习 pre-specified  预先指定的 demonstrate  论证;证明,证实;显示,展示;演示,说明 attempt  vt.尝试;试图 n. 进攻;尝试,冲击 distilled  adj.由蒸馏得来的 v.蒸馏( distil的过去式和过去分词 );从…提取精华 relevant  adj.有关的,中肯的;相关联的;确切的;有重大意义[作用]的,实质性的 phrase structures  短语结构 for…

Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduction: 对于大部分 NLP 的任务,得到足够的标注文本来进行模型的训练是一个关键的瓶颈.所以,active learning 被引入到 NLP 任务中以最小化标注数据的代价.AL 的目标是通过识别一小部分数据来进行标注,以此来降低 cost,选来最小化监督模型的精度. 毫无疑问的是,AL 对于其…

理论基础 Text类又称ttf格式文本,可以用ttf文件或者系统自带字体,支持文字多,但是ttf文件格式体积大,渲染速度慢: TextBMFont类又称fnt格式文本,纹理创建,根据纹理上有的文字来显示: TextAtlas类又称艺术字文本: 代码实践 static TextBMFont * create()创建TextBMFont对象. static TextBMFont * create(const std::string &text, //文本的字符串形式.const std::strin…

- 论文地址:https://arxiv.org/abs/1604.01325 contribution is twofold: (i) we leverage a ranking framework to learn convolution and projection weights that are used to build the region features; (ii) we employ a region proposal network to learn which regio…

https://blog.csdn.net/BitCs_zt/article/details/82938086 列出自己阅读的text classification论文的列表,以后有时间再整理相应的笔记.阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解,标准包括:动机.方法.数据集质量.实验安排.相关工作等,满分为5.列表如下: 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification AAAI l…

Deep Reinforcement Learning Papers A list of recent papers regarding deep reinforcement learning. The papers are organized based on manually-defined bookmarks. They are sorted by time to see the recent papers first. Any suggestions and pull requests…

Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主页上,更是许多关于此的paper,基本都发在ICML,AAAI,IJCAI等各种人工智能,机器学习的牛会顶刊,甚至是Nature,可以参考其官方publication page: https://www.deepmind.com/publicatio…

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…

1. 知乎上关于DQN入门的系列文章 1.1 DQN 从入门到放弃 DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习 DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程 DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法 DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进 DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF 12/29/2016 看完1和2: 1.2 Deep Reinforcement Learning 深度增…