发简信
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learning confidence for out-of-distribution detection in neural networks
神经网络拥有很强的预测能力，但它们往往无法知道自己的预测何时可能出错。与此密切相关的是out-of-distribution检测任务，在这个任务...
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BERT笔记
BERT是在OpenAI GPT基础上发展起来的，是一种动态词向量技术。与传统静态词向量不同，动态词向量可以根据具体的上下文信息，动态生成词向量...
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Graph Attention Networks作者：Petar Velickovic, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Yoshua Bengio 来...
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Adversarial Sampling for Active Learning介绍 我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类的效果就越好。但是在现实生活的很多场景中，标记样本的获取是比较困难...
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Modeling Localness for Self-Attention Networks
这篇文章与Self-Attention with Relative Position Representations和Convolutional...
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Deep contextualized word representations (ELMo)
Introduction 作者认为好的word representation模型应该同时兼顾两个问题：一是词语用法在语义和语法上的复杂特点；二是...
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Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet，残差网络）
这篇文章虽然写的是Image Recognition，但是它提出残差网络的思想在其他任务中也有很多应用，具有广泛的借鉴意义。 背景 随着网络结构...
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Distributed Representations of Sentences and Documents这篇文章作者是word2vec的作者，主要做的工作是paragraph vector，就是把paragraph变成一个固定长度的向量。其中大量的...
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Self-Attention with Relative Position Representations
Peter Shaw, Jakob Uszkoreit, and Ashish Vaswani. 2018. Self-Attention wi...