【摘要】 本文通過三篇發表在CVPR 2019上的論文,對增量學習任務進行簡單的介紹和總結。在此基礎上,以個人的思考為基礎,對這一研究領域的未來趨勢進行預測。 一、背景介紹 目前,在滿足一定條件的情況下,深度學習算法在圖像分類任務上的精度已經能夠達到人類的水平 ...
NLP amp 深度學習:近期趨勢概述 摘要:當NLP遇上深度學習,到底發生了什么樣的變化呢 在最近發表的論文中,Young及其同事匯總了基於深度學習的自然語言處理 NLP 系統和應用程序的一些最新趨勢。本文的重點介紹是對各種NLP任務 如視覺問答 QA 和機器翻譯 最新技術 SOTA 結果的回顧和比較。在這篇全面的綜述中,你可以詳細了解NLP深度學習的過去,現在和未來。此外,你還將學習一些 在N ...
2018-09-21 13:58 0 1541 推薦指數:
【摘要】 本文通過三篇發表在CVPR 2019上的論文,對增量學習任務進行簡單的介紹和總結。在此基礎上,以個人的思考為基礎,對這一研究領域的未來趨勢進行預測。 一、背景介紹 目前,在滿足一定條件的情況下,深度學習算法在圖像分類任務上的精度已經能夠達到人類的水平 ...
主要是順着Bengio的PAMI review的文章找出來的。包括幾本綜述文章,將近100篇論文,各位山頭們的Presentation。全部都可以在google上找到。 BTW:由於我對視覺尤其是檢測識別比較感興趣,所以關於DL的應用主要都是跟Vision相關的。在其他方面比如語音或者NLP ...
Language Processing,NLP)需要做的事情。 在NLP中,常見的任務包括:自動摘要 ...
1. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第3年,2017年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。這篇論文中提出的Transformer模型,對自然語言處理領域帶來了巨大的影響,使得NLP任務 ...
強化學習 強化學習能解決的問題:序貫決策問題 序貫決策問題:連續不斷的作出決策,才能實現最終目標的問題。 強化學習如何解決問題? 類比,強化學習和監督學習的異同點: 共同點:兩者都需要大量的數據進行訓練 不同點:兩者所需的數據類型不同。監督學習需要 ...
學習資料:《深度學習》 一. 深度學習的過去和現在 第一次浪潮:控制論 出現了感知機、自適應單元(ADALINE)等簡單線性模型(linear model)。 隨機梯度下降(stochastic gradient descent)的一種特例出現,之后經過稍加改進 ...
1.深度學習的引入 組合低層特征,形成了更加抽象的高層特征。 表達式中的u,w參數需要在訓練中通過反向傳播多次迭代調整,使得整體的分類誤差最小。 深度學習網絡往往包含多個中間層(隱藏層),且網絡結構要更復雜一些。 2.數據集及其拆分 Iris(鳶尾花 ...
什么是神經網絡 假如我們要建立房價的預測模型,我們已知模型輸入面積 x 及輸出價格 y ,來預測房價:y = f(x),我們用一條直線來擬合圖中這些離散點(建立房價與面積的線性模型)。 這個簡單 ...