必读：ICLR 2020 的50篇推荐阅读论文

相关文章推荐

叛逆的充电器 · Jenkins+Sonar质量门禁【实践篇- ...· 2 月前 ·

谦和的电池 · 图像清晰度评估工具与方法· 2 月前 ·

睿智的柿子 · cef qt - Bigben · 2 周前 ·

善良的创口贴 · 【当非遗遇上非遗】汴绣：走好新时代传承之路_ ...· 6 月前 ·

帅呆的金鱼 · 平江县人民政府新闻发言人魏移宗就华电平江电厂 ...· 1 年前 ·

谈吐大方的盒饭 · 深圳市规划和自然资源局· 1 年前 ·

坚强的大蒜 · 看我的宋plusdmi都用了哪些车载配件和汽 ...· 2 年前 ·

沉稳的汉堡包 · 沙马兰执导惊悚片《拜访小屋》发海报，2月3日 ...· 2 年前 ·

Large-scale Pretraining for NeuralMachine Translation with Tens of Billions of Sentence Pairs https://openreview.net/pdf?id=Bkl8YR4YDB Are Pre-trained Language Models Aware ofPhrases? Simple but Strong Baselines for Grammar Induction https://openreview.net/pdf?id=H1xPR3NtPB Emergence of Functional and StructuralProperties of the Head Direction System by Optimization of RNN https://openreview.net/pdf?id=HklSeREtPB 本文带来三篇关于统一自然语言理解任务的文章的解读，学习和思考当前使用抽取 span 的方法统一多任务的输入输出，实现一个模型解决多种任务的方法对于统一自然语言理解任务，前两篇论文主要是从input中抽取 span ，输出的结果均为开始的位置和结束的位置，而最后一篇文章是使用Structural Schema Instructor（SSI）来指导模型生成Structured Ex traction Language（SEL），在该结构中就已经成功抽取出对应实体、关系等。来源| 新智源 ID |AI-eraI CLR 2024审稿结果公布了！I CLR 是机器学习领域重要的学术会议之一，每年举办一次。2024年是第十二届，将在奥地利维也纳5月7日-11日召开。根据OpenReview官方放出的结果显示，今年共有7135 篇投稿论文。此外，另有国内开发者魏国强自己爬虫做了完整的统计数据，论文投稿有7215 篇，平均分为4.88。https://guoqiangwei.x... 递归神经网络（RNN）由于具有按照输入数据顺序递归学习的特性，目前已经成为处理序列数据的主流深度学习模型，而作为RNN的一种，长短期记忆网络（LSTM）自上世纪90年代提出以来，就一直是针对于序列问题的一个强有力的模型，其采用了门控机制（gating mechanisms），模型通过输入门和遗忘门来对历史数据进行有选择的学习，然而LSTM虽然可以“记忆”历史信息，但是却没有办法记住跨度很大的信息，... 介绍I CLR 是International Conference on Learning Representations的简称，是机器学习和深度学习研究界最著名的会议之一。I CLR 202... 1.mode：模式、方式、样式。2.subscription：订阅。3.scan：浏览、扫描。4.Interval：间隔、间歇。5.load：负载、装载、加载。6.balance：平衡、均衡。7.idle：懒惰的、闲置的。8. retry：复审、重试。9.attempt：企图、试图。10.sentinel：哨兵。11.charts：图表，记录，跟踪。12.node：节点。13.conver：转化、转变。14.process：过程、进程。15.charset：字符集。16.nested：嵌套。17.cons 文章来自Uber AI Labs，主要通过在Evolution Strategies(ES)算法中引入 Novelty Search(NS)算法和 Quality Diversity(QD)算法来解决RL任务中的探索问题。提出了三个算法 NS-ES， NSR-ES， NSRA-ES。 ©PaperWeekly 原创 ·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络大家知道 Layer Normalization 是 Transformer 模型的重要组成之一，... 20+ 篇里程碑式论文，带你从「Transformer的前世」速通到ChatGPT,从头复习大型语言模型发展历程，看这些论文就够了短短五年，Transformer就几乎颠覆了整个自然语言处理领域的研究范式，是划时代产品ChatGPT的基础技术，也促进了计算机视觉、计算生物学等领域的研究进展。在发展的过程中，研究人员发表了大量论文、模型以及训练技巧，对于新入行的研究者来说，面对成山的论文根本不知从何入手。 whaosoft aiot http://143ai.com I CLR 2020 线上会议已经圆满结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。值得一提的是，此届会议举办了I CLR 历史上的第一个神经网络架构搜索（NAS）的Workshop（https://sites.google.com/view/nas 2020 /home），充分体现出NAS正成为越来越热门的神经网络研究方向。此文列出以下十篇 I CLR 2020 上关于NAS的经典文章供大家学习参考！ 1.NAS-B.. 学术范是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！比如，相比于从头训练，我们通过BLIP-2 OPT-2.7B到6.7B的VPG迁移，可以仅用大约10%的数据和计算时间就达成各个数据集相似或更好的效果(图1)。b) TaS场景下，越小的语言模型上训练的VPG，迁移到大模型时效率越高，最终效果越好。(1)直接继承一个训练好的VPG可以加速收敛,但效果有限：我们发现，直接迁移一个LLM上训练好的VPG到大LLM可以加速模型收敛，但加速效果有限，且收敛后模型效果相比于从头训练VPG会掉点(图5的VQAv2、GQA蓝线最高点均低于橘线)。