深度学习做NLP的方法,基本上都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的词向量序列.(https://kexue.fm/archives/4765) 第一个思路是RNN层,递归进行,但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息,因为它本质是一个马尔科夫决策过程. 第二个思路是CNN层,其实CNN的方案也是很自然的,窗口式遍历,比如尺寸为3的卷积,就是 在FaceBook的论文中,纯粹使用卷积也完成了Seq2Seq的学习,是卷积的一个精致且极致的使用案例,CNN方便并行,而且容易捕捉到一些全局的结构信息

一,人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小:对于跟踪而言,还需要确定帧间不同人脸间的对应关系. 1, Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由: Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用.他们发表了一系列文章,这篇是引用率最高的一篇. 2, Fast rotation invariant multi-view face detec

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模

本版本延续MVC中的统一验证机制~续的这篇文章,本篇主要是对验证基类的扩展和改善 namespace Web.Mvc.Extensions { #region 验证基类 /// <summary> /// 通用验证基类 /// </summary> public abstract class EntityValidationAttribute : ValidationAttribute { #region Constructors public EntityValidationAt

原创作者 | FLPPED 论文: Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer (2021 AAAI论文亚军) 地址: https://arxiv.org/pdf/2004.11207.pdf 01 研究背景 随着transformer模型的提出与不断发展,NLP领域迎来了近乎大一统的时代,绝大多数预训练方法例如BERT等都将transformer结构作为模型的框架基础,

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

一.基础模型 假设要翻译下面这句话: "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是: "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词,\(T_x\)和\(T_y\)数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型. ​ 类似的例子还有看图说话: 只需要将encoder部分用一个CNN模型替换就可以了,比如AlexNet,就可以得到"一只(可爱的)猫躺在楼梯上"

“你学习一门技术的最佳时机是三年前,其次是现在.”这句话对于哪一种行业都很适用,如果你已经学习过Java,那么恭喜你你很有先见之明,如果你并不了解Java,这篇文章带你快速掌握Java的几个核心知识点. 一.Java特点 1. 面向对象 尽管受到其前辈的影响,但Java没被设计成兼容其他语言源代码的程序.这允许Java开发组自由地从零开始.这样做的一个结果是,Java语言可以更直接.更易用.更实际的接近对象.Java的对象模型既简单又容易扩展,对于简单数据类型,例如整数,它保持了高性能,但不是对

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由likunhuang发表于云+社区专栏 实现背景 应用的使用流畅度,是衡量用户体验的重要标准之一.Android 由于机型配置和系统的不同,项目复杂App场景丰富,代码多人参与迭代历史较久,代码可能会存在很多UI线程耗时的操作,实际测试时候也会偶尔发现某些业务场景发生卡顿的现象,用户也经常反馈和投诉App使用遇到卡顿.因此,我们越来越关注和提升用户体验的流畅度问题. 已有方案 在这之前,我们将反馈的常见卡顿场景,或测试过程中常见的

在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考. 在这个栏目里,你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果. 点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区,查看更多最新论文推荐. 这是 PaperDaily 的第 71 篇文章 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @jamiechoi.本文主要讨论自适应的注意力机制在 Image Caption 中的应用.作者提出了带有视觉标记的自适应 Attention 模型,在每一个 tim

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息.详情看这篇文章 . 本着简单和有效的原则,本论文提出了两种注意力机制. Global 每次翻译时,都选择关注所有的单词.和Bahdanau的方式 有点相似,但是更简单些.简单原理介绍. Local 每次翻译时,只选择关注一

摘要: 很多值得了解的细节. 原文:Vue开发看这篇文章就够了 作者:Random Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 介绍 Vue 中文网 Vue github Vue.js 是一套构建用户界面(UI)的渐进式JavaScript框架 库和框架的区别 我们所说的前端框架与库的区别? Library 库,本质上是一些函数的集合.每次调用函数,实现一个特定的功能,接着把控制权交给使用者 代表:jQuery jQuery这个库的核心:DOM操作,即:封装DOM操作,简化DOM操作 Fra

目录 1.什么是类的加载(类初始化) 2.类的生命周期 3.接口的加载过程 4.解开开篇的面试题 5.理解首次主动使用 6.类加载器 7.关于命名空间 8.JVM类加载机制 9.双亲委派模型 10.ClassLoader源码分析 11.自定义类加载器 12.加载类的三种方式 13.总结 14.特别注意 @ 前言 你是否真的理解java的类加载机制?点进文章的盆友不如先来做一道非常常见的面试题,如果你能做出来,可能你早已掌握并理解了java的类加载机制,若结果出乎你的意料,那就很有必要来了解了解j

Paper:https://arxiv.org/abs/1711.07971v1 Author:Xiaolong Wang, Ross Girshick, Abhinav Gupta, Kaiming He (CMU, FAIR) 1 创新点 这篇文章非常重要,个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章,语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文的特殊化例子.分析本文的意义不仅仅是熟悉本文,而是了解其泛化思想. 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖.在时序任务中,

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 在这篇文章中,我们将解决自然语言处理(具体是指问答)中最具挑战性但最有趣的问题之一.我们将在Tensorflow中实现Google的QANet.就像它的机器翻译对应的Transformer网络一样,QANet根本不使用RNN,这使得训练/测试更快. 我假设你已经掌握了Python和Tensorflow的一些知识. Question Answering是计算机科学

读者春夏秋冬在抽象类的那篇文章中留言,"二哥,面试官最喜欢问的一个问题就是,'兄弟,说说抽象类和接口之间的区别?',啥时候讲讲接口呗!" 对于面向对象编程来说,抽象是一个极具魅力的特征.如果一个程序员的抽象思维很差,那他在编程中就会遇到很多困难,无法把业务变成具体的代码.在 Java 中,可以通过两种形式来达到抽象的目的,一种是抽象类,另外一种就是接口. 如果你现在就想知道抽象类与接口之间的区别,我可以提前给你说一个: 一个类只能继承一个抽象类,但却可以实现多个接口. 当然了,在没有搞

文章链接:https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf 代码链接:英文--https://github.com/zihangdai/xlnet      中文--https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet 一.什么是XLNet? XLNet是一个类似于BERT的模型,不算是一个全新的模型.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月发布的模型,其在20个任务上超过BERT,并且在18个任务上取得了SOTA的效果,包括机器问

一.Zookeeper概述 1.概述 Zookeeper 是一个开源的为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目.在分布式系统中,扮演注册中心的角色. Zookeeper数据模型的结构与Linux文件系统很像,整体上可以看做一棵树,从根节点往下,每个节点称为ZNode.每一个ZNode默认能够存储1MB的数据,每个ZNode都对应一个唯一的路径,类似于Linux中的文件路径. Zookeeper从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数

前言 这一章看啥视频都不好使,啃书就完事儿了,当然了我也没有感觉自己学的特别扎实,不过好歹是有一定的了解了 注意力机制 由于之前的卷积之类的神经网络,选取卷积中最大的那个数,实际上这种行为是没有目的的,因为你不知道那个最大的数是不是你需要的,也许在哪一块你偏偏就需要一个最小的数呢?所以就有了注意了机制. 用X来表示N组输入信息,D是X的维度,Xn表示一组输入信息.为了节省计算资源不需要把所有信息都输入神经网络,只需要从X中选择一些和任务相关的信息.注意力机制的计算可以分为两步:一是在所有输入信息