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论文笔记:Effective approaches to attention-based neural machine translation
https://www.jianshu.com/p/1c24eba3ba9c 本论文就提出了两种简单但却有效的注意力机制,全局注意力(global)和局部注意力(local)。 本文提出的两种注意力机制(global & local)其本质区别在于,全局注意力会参考所有输入词,而局部注意力只会考虑部分输入词。 全局注意力 该注意力机制重点在于考虑所有输入的隐状态来生成语境向量。局部注意力 局部
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论文:Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval翻译笔记(自动文本检索中的术语加权方法)
文章目录 论文标题:自动文本检索中的术语加权方法摘要1. 自动文本分析2. 词权重规范3. 术语加权实验4 推荐4.1 查询向量4.2 文档向量 论文标题:自动文本检索中的术语加权方法 论文链接:https://www.cs.colostate.edu/~howe/cs640/papers/salton_termWeighting.pdf 在自动文本检索中,术语加权
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On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches for Big Models(大模型对齐)
目录 1. Introduction2. 对齐解密2.1 对齐的发展轨迹2.2 对齐形式化2.3 对齐的目标 2.4 数据集和对齐的评估2.5 对齐的挑战3 对齐方法3.1 基于强化学习的对齐3.2 基于SFT的对齐3.3 上下文对齐3.4 多模态对齐3.5 个性化一致性4 进一步的挑战和研究5. 结论 大模型在人工智能领域取得了革命性的突破,但也可能带来潜在的担忧。为了解决这些问题
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Veracity of Big Data: Machine Learning and Other Approaches to Verifying Truthfulness 免积分下载...
检查保持大数据质量和发现新颖解决方案的问题。您将学习四大V 数据,包括准确性,并从各个角度研究问题。讨论的解决方案来自工程和数学的各个领域,包括机器学习,统计,形式方法和区块链技术。 大数据的准确性是对机器学习算法和各种技术(如卡尔曼滤波器,SPRT,CUSUM,模糊逻辑和区块链)的介绍,展示了它们如何用于解决准确性领域的问题。使用示例,技术背后的数学用易于理解的语言解释。 确定实际应用程序中
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《Graph Representation Learning》Chapter2-Background and Traditional Approaches
Background and Traditional Approaches 在介绍图表示学习和图上深度学习的概念之前,有必要给出一些方法背景和背景知识。在这一章中,我们将对图上的传统方法(区别于深度学习)进行一个非常简短而有重点的回顾,并为更彻底地处理这些方法提供参考和指南。本背景章节还将从图分析中引入关键概念,为后面的章节奠定基础。 文章目录 Background and Tradit
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读《Multimodal Video Sentiment Analysis Using Deep Learning Approaches, a Survey》
摘要 最强大的多模式情感分析的架构任务是多模态多话语的架构,利用所有模式的信息和上下文信息从相邻的话语视频为了分类目标话语。该体系结构主要由两个模块组成,其顺序可能因模型而异。第一个模块是上下文提取模块,用于建模视频中相邻话语之间的上下文关系,并突出哪些相关的上下文话语对预测目标话语的情绪更重要。在最新的模型中,该模块通常是一个基于双向递归神经网络的模块。(intra) 第二个模块是一个基于注
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