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文章标题:NLP中的迁移学习教程来啦!(238页PPT下载)

发布时间: 2019-10-02

  文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。

  经典的监督机器学习范式是基于对使用单个数据集的任务的单个预测模型的孤立学习。这种方法需要大量的训练示例,并且对于定义明确、www.22123456.com,范围狭窄的任务效果最好。迁移学习指的是一组方法,这些方法通过利用来自其他域或任务的数据来训练具有更好泛化特性的模型来扩展此方法。

  近两年来,自然语言处理(NLP)领域出现了几种转移学习方法和体系结构,这些方法和体系结构大大提高了 NLP 任务的先进性。

  这些改进,加上这些方法的广泛可用性和易集成性,使人们想起了导致计算机视觉中预训练字嵌入和 ImageNet 预训练成功的因素,并表明这些方法很可能成为 NLP 中的一种常用工具以及一个重要的研究方向。

  我们将概述 NLP 中的现代迁移学习方法,如何对模型进行预培训,它们所学习的表示捕获哪些信息,并回顾有关如何在下游 NLP 任务中集成和适应这些模型的示例和案例研究。

  4. 从经验上讲,迁移学习已经在 SOTA 形成了许多被监督的 NLP 任务(例如分类、信息提取、问答等)

  在命名实体识别(NER)CONLL-2003(英语)上随着时间推移的表现。

  1. 目标:提供 NLP 中迁移方法的广泛概述,重点介绍截至目前( 2019 年年中)最成功的经验方法

  2. 提供实用的、实际操作的建议→在教程结束时,香港正版四不象图。每个人都有能力将最新进展应用到文本分类任务中

  4. (Bender Rule: 本教程主要是针对用英语完成的工作,其他语言的可扩展性取决于监督是否可用)

  2. 训练利用了分布假设:“你应该知道它所保存的一个词”(Firth,1957),通常形式化为训练某种语言模型的变体


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