Understanding 第5页

Generating Training Data with Language Models: Towards Zero-Shot Language Understanding

文章目录文章思想模型细节1.validdataset2.生成模型的repeat生成的问题3.生成数据的选择4.regularization文章思想PLM有两种形式，一种是UnidirectionalPLMs(类似于GPT)，一种bidirectionalPLMS（类似于Bert）。文章提出**利用两种PLM实现zeroshot的NLUtask，**即分类任务。AunidirectionalPLMg

YingJingh·2023-06-12 17:11

An understanding easily article which elaborate how to deal with masturbation addiction.

Mybaytheauthor'sviewpointswerefaultanddefect，but,youkonw,Iamjustsharewithyouaoverallnewperspective.Mabayaccteptanewperspectivehavebetterimpactforyou.Anidealsolutionabouthowtogetridoftheannoyanceandanx

Tsao_Djan·2023-06-11 17:36

K8s in Action 阅读笔记——【11】Understanding Kubernetes internals

K8sinAction阅读笔记——【11】UnderstandingKubernetesinternals11.1UnderstandingthearchitectureKubernetes集群分为两个部分：k8s控制平面工作节点控制平面的组件构成控制平面的组件有：etcd：etcd是一个分布式的持久化键值存储，用于存储集群的配置数据和状态。etcd为控制平面提供了可靠且高可用的存储解决方案。AP

雨落俊泉·2023-06-11 02:18

FILTER: An Enhanced Fusion Method for Cross-lingual Language Understanding

FILTERhttps://arxiv.org/pdf/2009.05166.pdf背景当前的跨语言学习主要有3种类型：unsupervisedpre-training：训练一个统一编码器处理不同语言，比如mBERT，Unicoder，XLM，将知识从一种语言迁移到另一种语言上的跨语言任务上取得很大成功；Supervisedtraining：通过teacher-forcing或者对抗学习的方式，使

第一个读书笔记·2023-06-11 00:40

ChatGPT1论文解读《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》（2018）

论文总结以下是我阅读完整篇论文做的个人总结，基本包含了ChatGPT1设计的完整框架思路，可以仅看【论文总结】章节。在GPT1实现的核心架构中，包含两个阶段。第一阶段在第一阶段基于一个包含7000本书籍内容的海量未标注文本数据集进行无监督预训练，该阶段引入了一种Transformer模型的变形，GPT1增加了Transformer模型的中间层，并调整了部分模型结构和参数。第二阶段在第二阶段，实验组

响尾大菜鸟·2023-06-08 13:46

BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Genera

article：LiJ,LiD,XiongC,etal.Blip:Bootstrappinglanguage-imagepre-trainingforunifiedvision-languageunderstandingandgeneration[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2022:12888-12900.code：http

游不动的鱼-learning·2023-06-07 23:44

理解 SwiftUI 里的属性装饰器

https://www.cnblogs.com/xiaoniuzai/p/11417123.htmlhttp://swiftwithmajid.com/2019/06/12/understanding-property-wrappers-in-swiftui

小白lf·2023-05-05 15:48

Deep Understanding of MySQL Global Lock and Table Lock

DeepUnderstandingofMySQLGlobalLockandTableLockTime：2019-7-6PrefaceAccordingtotherangeoflocks,thelocksinMySQLcanberoughlydividedintogloballocks,tablelocksandrowlocks.Linelockshavebeenmentionedinpreviou

换种方式虚度·2023-04-21 16:35

论文阅读 | Interpolated Convolutional Networks for 3D Point Cloud Understanding

前言：ICCV2019点云特征提取点卷积InterpoConvInterpolatedConvolutionalNetworksfor3DPointCloudUnderstanding引言点云是不规则、无序、且稀疏的处理这样的点云数据有两大类方法第一：voxel化directlyrasterizeirregularpointcloudsintoregularvoxelgrids,andadopts

btee·2023-04-21 12:10

论文阅读：Understanding Doubly Stochastic Clustering

ICML2022丁天骄，DerekLim,ReneVidal,BenjaminD.Haeffele摘要将矩阵投影到双随机矩阵空间上的问题在机器学习中有几个应用。例如，在谱聚类中，从数据亲和矩阵形成归一化拉普拉斯矩阵与将其投影到双随机矩阵集上密切相关。但是，关于此投影为何改善聚类的分析有限。在本文中，我们提出了给定亲和矩阵的理论条件，在该条件下，其双随机投影是理想的亲和矩阵（即，它在簇之间没有假连接

塔_Tass·2023-04-21 10:23

大佬博客

/juejin.im/post/5dc289eb5188255fc535215dswift学习（需翻墙）https://medium.com/flawless-app-stories/swiftui-understanding-state

白色天空729·2023-04-21 10:24

论文-A Self-Attentive Model with Gate Mechanism for Spoken Language Understanding(Self-Attentive Mo...

1.简称论文《ASelf-AttentiveModelwithGateMechanismforSpokenLanguageUnderstanding》简称Self-AttentiveModel，作者：ChangliangLi、LiangLi、JiQi(KingsoftAILabAndTsinghuaUniversity)，经典的SLU论文（SemanticFrame）。2.摘要口语理解（SLU）通

魏鹏飞·2023-04-21 04:59

【论文精读（李沐老师）】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

1Abstract我们介绍了一个新的语言表示模型BERT，这个名字来自于双向的transformer编码器表示。和最近语言表示的模型不同（ELMo、GPT），BERT是被训练深的双向表示，用的是没有标号的数据，然后再连接左右的上下文信息。因为我们的设计，导致我们训练好的BERT只需要额外的加一个输出层，就可以使得在很多nlp的任务上得到一个不错的结果，比如问答、语言推理，且不需要对任务做一些特别的

我是小蔡呀～～～·2023-04-20 00:10

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

参考资料：UnderstandingtheBias-VarianceTradeoff李宏毅机器学习视频5.2Wheredoestheerrorcomefrom(Av10590361,P5).Flv以下讨论的假设是基于1、存在理想分类器。2、验证集和测试集的分布相同。描述领域：modelpredictionbias：预测模型跟真实模型之间的差距，bias比较大，说明比较少关注训练数据和简化了模型，会

抬头挺胸才算活着·2023-04-19 09:48

论文翻译：Vokenization: Improving Language Understanding with Contextualized, Visual-Grounded Supervision

论文翻译摘要1.简介2.监督视觉语言模型2.1Vokens：可视化的标记2.2Voken分类任务2.3示列创建Vokens的两个挑战Vokenization3.1Vokenization过程3.2上下文Token-Image匹配模型训练推理摘要人类学习语言的方式包括听、说、写、读，以及通过与多模态现实世界的互动。现有的语言预训练框架展示了基于文本的自监督学习的有效性，而本文探索了一种以视觉为监督信

你干嘛，哎呦！·2023-04-19 00:16

《TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding》

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1811.08383.pdf代码地址：https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-module这篇文章思路比较有意思，而且也比较实用，文章引入一个叫TemporalShiftModule（TSM）模块来处理时序上的信息，而且TSM是0计算量、0参数的模块（虽然0计算、0参数但也是会引入少量的延时的

ce0b74704937·2023-04-18 20:36

Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding速读笔记

(一)Title前言:这篇文章看了之后,相对于双流,slowfast,时序建模不需要增加额外的计算复杂度,也不需要进行3D卷积。模型部署的成本较低，同时性能较好,真不戳！！！(二)Keypoints现有方法存在的问题3DCNN方法性能好,但是计算量很大,部署成本太高。解决方法：提出TemporalShiftModule(TSM)模块能够达到3DCNN的性能,同时保持了2D的复杂性。TSM的核心思想

不知道叫啥好一点·2023-04-18 14:26

论文笔记:Word Attention for Sequence to Sequence Text Understanding

论文地址：WordAttentionforSequencetoSequenceTextUnderstanding代码：ლ(′◉❥◉｀ლ)木有论文来源：AAAI2018作者信息.png一句话总结:1.Background1.1.基于seq2seq模型的注意力机制自然语言处理领域的大多数任务都可以用基于RNN的seq2seq框架处理，例如机器翻译，文本摘要，对话系统等，而自从Bahdanau等人于20

是neinei啊·2023-04-17 14:05

自动驾驶/ADAS系统的第一步:对人类驾驶行为的理解

一般来说，驾驶任务可以分为4个步骤：Perception(感知）、Understanding

Ello艾洛·2023-04-17 03:23

李克富 || SST经验谈（11）：探索然后试着解释

我多次说过，此处的“解释”（interpretation）不同于“说明”（explanation），解释是对说明的“理解”（understanding），理解是说明和解释之间的桥梁。

李克富·2023-04-16 02:48

Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding

问题数据增强是增大训练数据集，能有效解决数据不足问题相关工作Kurataetal.(2016a)给输出隐藏层加随机扰动，来产生不同表达。此方法确实能生成不同表达，但也在系统中加入了扰动噪音。模型机器翻译可以用来做数据增强，很自然。解决数据不足的问题copydecoder生成受限decoder看论文时的疑问在结合copydecoder和生成受限decoder两种结果的时候，采用的是建立分类器来预测选

rzhangpku·2023-04-14 18:48

Understanding Neural Networks Through Deep Visualization 论文笔记

0摘要近年来，在训练大型深度神经网络方面取得了巨大进展，其中包括训练卷积神经网络识别自然图像。然而，我们对这些模型如何工作的理解，特别是他们在中间层执行的计算，已经落后了。通过开发更好的可视化和解释神经网络的工具，这一领域的进展将进一步加速。我们在这里介绍两种工具。第一种是在处理图像或视频时，将训练过的每个图层上产生的激活可视化的工具。我们发现，随着用户输入的改变，通过查看实时的激活值有助于理解卷

Jayxbx·2023-04-12 02:21

可解释论文阅读（一）---Understanding Neural Networks Through Deep Visualization

要学神经网络的可解释性了，学长扔给我一大批论文，还是英文的，积了好久，哎，不看不行啊。英语白痴看论文可真难~~所以我要立个小目标，我要看完10篇，目前就一天一篇吧~我要看的论文有这么多！！！UnderstandingNeuralNetworksThroughDeepVisualization笔记开始啦~~~（咬牙开始读）文章结构是这样子的，第一章介绍了两种工具，第二章介绍了第一种方法，第3章介绍了

pure water·2023-04-12 02:19

TensorFlow 实战 RNN 第三讲～ RNN cell

当然它们的内部结构也是十分复杂的，可以参考这篇学习WrittenMemories:Understanding,Derivin

cb_guo·2023-04-11 16:15

战略设计部分：发掘核心领域业务

It’sdevelopers’(mis)understanding,no

斜杠小中年·2023-04-11 07:04

自然语言理解和自然语言处理_4种自然语言处理和理解的方法

自然语言理解和自然语言处理byMariyaYao姚iya(MariyaYao)4种自然语言处理和理解的方法(4ApproachesToNaturalLanguageProcessing&Understanding

cumian9828·2023-04-10 08:51

20.AutoMapper 之理解你的映射(Understanding Your Mappings)

理解你的映射(UnderstandingYourMappings)AutoMapper为你的映射创建执行计划。在调试期间执行计划可以以表达式树的形式呈现。你可以通过安装VS扩展ReadableExpressions来获得更好的结果代码视图。如果你需要在VS之外查看代码，你也可以直接使用ReadableExpressions包。varconfiguration=newMapperConfigurat

做人生的CEO·2023-04-08 03:18

Understanding and Improving Fast Adversarial Training

我们表明，在FGSM中添加一个随机步长并不能防止灾难性过拟合，而且随机性本身并不重要——它的主要作用只是降低扰动的大小。此外，我们表明灾难性过拟合并不是深度和超参数化网络所固有的，而是可以发生在具有几个滤波器的单层卷积网络中。在极端情况下，即使是单个滤波器也会使网络局部高度非线性，这是FGSM训练失败的主要原因。基于这一观察结果，我们提出了一种新的正则化方法GradAlign，该方法通过显式地最大

你今天论文了吗·2023-04-06 03:00

2018-11-24 L177 Arctic ice brings an understanding of ancient Europe’s economy

Greenland'sicymountainsarenotanobviousplacetosearchforanarchiveofeconomichistory,butastudyjustpublishedintheProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesshowsthattheyprovideone.JosephMcConnelloftheDesertR

Berry521·2023-04-05 17:56

2023美赛春季赛Y题数据思路代码 Understanding Used Sailboat Prices数学建模加赛

首发！目前Y题思路已全部给出，代码已完成第一问我们先来看Y题。这题的核心是求影响帆船价格的各种因素。先来看第一问。首先我们要明确，这种数据分析类的题目，无非就是分类、回归、聚类、异常检测这几种，这题很明显属于回归。接下来我们就要确定回归模型的输入和输出，输入就是我们说的自变量，输出就是因变量。我们来观察一下附件，注意附件有两个子表，对应两种类型的帆船，也就是说我们要建立至少两个模型。为什么说是至少

千千小屋grow·2023-04-05 00:47

【2023年4月美赛加赛】Y题：Understanding Used Sailboat Prices 建模思路、建模方案、数据来源、相关资料、Python代码

Better Bench·2023-04-05 00:58

Understanding Diffusion Probabilistic Models (DPMs) 扩散模型，最好资料

Building,stepbystep,thereasoningthatleadstoDPMs.Credit:LauraAngotandPhilippeRocca(usedwithpermission)Thispostwasco-writtenwith.Viewsandopinionsexpressedaresolelythoseoftheauthorsanddonotexpresstheview

张博208·2023-04-04 13:19

2023美赛春季赛加赛Y题赛题翻译思路代码 Understanding Used Sailboat Prices

双语翻译如下：2023MCM2023百万立方米ProblemY:UnderstandingUsedSailboatPrices问题Y:了解二手帆船的价格Likemanyluxurygoods,sailboatsvaryinvalueastheyageandasmarketconditionschange.Theattached“2023_MCM_Problem_Y_Boats.xlsx”filei

千千小屋grow·2023-04-03 20:44

The context and its importance for the understanding of Good Bye, Lenin!

WiththereleaseofthefilmGoodbye,Lenin!(Arndt&Becker,2003),GermanysetoffawaveofEastGermanmemories.Anewtermhasbeencoinedinresponsetothiscraze--Ostalgie.OstalgieisacombinationofOsten(East)andNostalgie,whi

Sweet_Yuzuru·2023-04-03 17:20

布鲁姆模型在教学中的应用

Understanding：能够翻译，解释，分类，举例，总结，推断，比较等。Applying：根据相应知识能够实施与执行。Analyzing：能够辨析，分解与归因。

克克克阿·2023-04-03 15:44

Understanding The Linux Kernel --- Part2 Memory Addressing

内存寻址操作系统自身不必完全了解物理内存，如今的微处理器包含的硬件线路使内存管理既高效又健壮，所以编程错误就不会对该程序之外的内存产生非法访问x86如何进行芯片级内存寻址Linux如何利用寻址硬件x86三种不同的地址术语逻辑地址逻辑地址是机器语言指令中用于表示一个操作数或者指令的地址不同的机器架构的表现形式不一样，80X86的分段结构将每个逻辑地址都由一个段和一个偏移量来组成。线性地址或称虚拟地址

三境界·2023-04-03 05:15

ZFNet: Visualizing and Understanding Convolutional Networks

ZFnet的创新点主要是在信号的“恢复”上面，什么样的输入会导致类似的输出，通过这个我们可以了解神经元对输入的敏感程度，比如这个神经元对图片的某一个位置很敏感，就像人的鼻子对气味敏感，于是我们也可以借此来探究这个网络各层次的功能，也能帮助我们改进网络。论文结构在这里插入图片描述input:,filtersize:7,filtercount:96,stride:2,padding:1,我觉得是要补一

馒头and花卷·2023-04-01 01:49

apache pulsar详解由浅入深总结

http://ifeve.com/apache-pulsar%E4%BB%8B%E7%BB%8D/深入了解pulsar：https://jack-vanlightly.com/blog/2018/10/2/understanding-how-apache-pulsar-workspulsar

SakuraZ·2023-03-31 10:01

使用技巧

_t=t如何判断是否正态分布：http://data.library.virginia.edu/understanding-q-q-plots/https://en.wikipedia.org/wiki

fishgor·2023-03-28 10:25

2019WWW-KTUP:Unifying Knowledge Graph Learning and Recommendation: Towards a Better Understanding...

作者以及单位YixinCao（NationalUniversityofSingapore）通讯作者何向南故事核心：挖掘用户和项目之间进一步的关系，从而提高性能。解决问题问题：设计了一种新的基于翻译的推荐模型，解决了KG（知识图谱）的不完整性（现有方法主要假设KG是完整的并且简单地在实体原始数据或嵌入的浅层中转移KG中的“知识”）。具体来说：与之前基于KG的推荐方法不同，我们在KG中传输关系信息，以

andyham·2023-03-27 20:48

第一单元国际经济合作（3）

insuchatightschedule.传奇式的人物alegendaryiconin酒店管理hotelmanagement高层管理人员high-levelexecutive酒店集团hotelgroups体会understanding

Yam山药薄片酱·2023-03-27 06:20

Xavier——Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks

1.摘要本文尝试解释为什么在深度的神经网络中随机初始化会让梯度下降表现很差，并且在此基础上来帮助设计更好的算法。作者发现sigmoid函数不适合深度网络，在这种情况下，随机初始化参数会让较深的隐藏层陷入到饱和区域。作者提出了一个新的参数初始化方法，称之为Xavier初始化，来帮助深度网络更快地收敛。2.激活函数的作用以及训练过程中的饱和现象2.1.三种激活函数2.2.Sigmoid函数通过观察训练

seniusen·2023-03-26 02:42

学习Flexbox

https://www.w3cplus.com/css3/understanding-flexbox-everything-you-need-to-know.html笔记#手机端的网页是有弹性的#css3

code与有荣焉·2023-03-23 09:29

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文笔记

主要结构仍是TransformerInput:a.WordPieceembeddingsb.learnedpositionalembeddings,upto512tokens。c.增加了一个特殊的token:[CLS],用于分类任务。这个token的deepfeature用于分类任务。d.Sentencepairs,两个句子合成一句，并用一个特殊的token:[SEP]隔开。同时增加两个可训练的s

panda1942·2023-03-22 22:20

【论文翻译】SoccerDB: A Large-Scale Database for Comprehensive Video Understanding

SoccerDB:ALarge-ScaleDatabaseforComprehensiveVideoUnderstanding论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.04465.pdfABSTRACT摘要Soccervideoscanserveasaperfectresearchobjectforvideounderstandingbecausesoccergamesare

LEgGOdt·2023-03-21 17:17

Json Schema简介

详情请移至https://spacetelescope.github.io/understanding-json-schema/二、keyWo

Maco_wang·2023-03-21 12:04

Understanding the Event Loop, Callbacks, Promises, and Async Await in JavaScript（译）

原文地址：UnderstandingtheEventLoop,Callbacks,Promises,andAsyncAwaitinJavaScript作者选择了COVID-19救济基金来接受捐赠，这是WriteforDOnations计划的一部分。介绍在互联网的早期，网站通常由HTML页面中的静态数据组成。但是，由于Web应用程序已变得更具交互性和动态性，因此越来越需要执行大量操作，例如发出外部网

_志铭·2023-03-14 08:41

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding-论文翻译

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding摘要我们介绍一种新的语言表达模型叫做BERT,它代表Transformers双向编码器表示。不像之前的语言表示模型（Petersetal.,2018a;Radfordetal.,2018）,BERT被设计成使用无标签在所有层的左右内容共同条件的预训练深度双

AiBigData·2023-03-13 07:02

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

参考BERT原文[1810.04805]BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding(arxiv.org)【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程】https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=73&share_source=copy_web&

huihui12a·2023-03-13 07:32

[mmaction2版本] 视频分类(一) TSM：Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding 原理及代码讲解

blackmanba_084b·2023-03-11 02:16

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