目錄 研究背景 論文思路 實現方式細節 實驗結果 附件 專業術語列表 一、研究背景 1.1 涉及領域,前人工作等 本文主要涉及NLP的一種語言模型,之前已經出現了【1】ELMo和【2】GPT這些較為強大的模型,ELMo 的特征提取器不是很先進,GPT ...
LayoutLM: Pre training of Text and Layout for Document Image Understanding 摘要 預訓練技術已經在最近幾年的NLP幾類任務上取得成功。盡管NLP應用的預訓練模型被廣泛使用,但它們幾乎只關注於文本級別的操作,而忽略了對文檔圖像理解至關重要的布局和樣式信息。在本文中,跨掃描文檔圖像的文本和布局信息之間的交互,我們提出了Layou ...
2020-06-19 11:53 0 1435 推薦指數:
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BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 摘要 我們引入了一個新的叫做bert的語言表示模型,它用transformer的雙向編碼器表示。與最近的語言表示模型不同,BERT ...
摘要: 提出了一個新的語言表示模型(language representation), BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transf ...
key value 名稱 Pre-training with Whole Word Masking for Chinese BERT 一作 崔一鳴 單位 ...
概述: UniLM是微軟研究院在Bert的基礎上,最新產出的預訓練語言模型,被稱為統一預訓練語言模型。它可以完成單向、序列到序列和雙向預測任務,可以說是結合了AR和AE兩種語言模型的優點,Uni ...
Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks 邊看邊寫的。寫暈乎了。。 摘要: 當前視覺語言任務常用 大規模預訓練模型+多模態表示(這里指image-text pair)。他們結合的比較暴力 ...
Logistic回歸、傳統多層神經網絡 1.1 線性回歸、線性神經網絡、Logistic/Softmax回歸 線性回歸是用於數據擬合的常規手段,其任務是優化目標函數:$h(\theta )=\th ...