推荐一个论文复现神器!

2021 年 11 月 22 日 图与推荐

人工智能的热点尽管此起彼伏,但自然语言处理始终是实现智能、自然人机交互愿景里一块重要的技术基石。而机器阅读理解,视为被自然语言处理领域“皇冠上的明珠”,也是目前该领域的研究焦点之一


机器阅读理解体现的是人工智能对文本信息获取、理解和挖掘的能力,对于使机器拥有认知能力、提升机器智能水平具有重要价值,在工业界拥有广阔的应用前景。例如客服智能机器人(电商)、检索问答技术(百度谷歌搜狗)、法律辅助问答助手、手机语音助手(小蜜、小爱、siri)等。


那对于NLP方向的小伙伴来说,机器阅读理解是个不错的出论文方向。现在在机器阅读理解任务中,越来越多的新分支逐渐被发掘,比如多跳机器阅读理解,结合CV的视觉问答,推理的离散型阅读理解等等都是可以研究寻找创新点的方向。


但是我发现,很多同学会花费大量时间来阅读论文。但你不知道的是,读10篇论文可能都没有复现 1 篇论文有用,因为只有复现经典论文才有可能在前人的基础上提出创新点,进而发出好论文这里给大家推荐深度之眼出品的机器阅读理解论文精读体验课帮助大家3天复现一篇论文



↓ 前方福利 ↓

原价298元,现在0.1元领取!

购买即赠《效率提升3倍的Paper阅读方法》


↓ 扫描下方二维码立即报名 ↓

NLP高手方法论,教你系统学习论文


学习最怕的就是东拼西凑,网上找了资料一大堆,学到最后发现并不成体系,反而浪费了宝贵的时间,可以说是得不偿失。


深度之眼金牌导师-彭老师,总结了他们阅读Paper的经验,再加上800+教研团的力量,打磨出一套系统学习论文的方法论,目前已经辅导过2w+学员,帮助过1w+学员成功复现论文。


深度之眼·彭博士

· 中国科学院大学博士研究生

· 曾在腾讯和微软亚洲研究院进行NLP相关的项目,包括文本分类,问答系统,多模态常识生成以及对话等工作。


1套系统的方法论:3步走教你啃透论文、复现代码


Step1:深挖研究背景 


提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。



Step2:死磕算法模型


老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。



Step3:讲透代码复现


通过 Noteb00k 可视化讲解函数流程与计算数据流,会在 Pycharm 中整合工程完成训练,讲解过程会从是什么,怎么做,为什么三个层面帮你全面消化算法内容,手把手教你实现工程项目。



为了激励大家完成学习,我们还准备了价值298元的算法工程师面试锦囊。只要完成全部课程的学习,你就能私信班主任获取!



学员好评,真香!



看了以上内容,你就知道为什么目前上过这门课程的同学都说好了。甚至有同学表示,课程太超值,99、299都愿意买!


这一次,我为粉丝们申请了50超值福利名额,


3天带你复现NLP领域经典Paper

购买即赠《效率提升3倍的Paper阅读方法》


↓ 扫描下方二维码立即报名 ↓

如果你不知道怎么读论文、不知道如何正确复现论文,一定要跟着这门课程学习一次,因为正确的方法可以节约你10倍的阅读时间。


登录查看更多
1

相关内容

包括微软、CMU、Stanford在内的顶级人工智能专家和学者们正在研究更复杂的任务:让机器像人类一样阅读文本,进而根据对该文本的理解来回答问题。这种阅读理解就像是让计算机来做我们高考英语的阅读理解题。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
对话推荐算法研究综述
专知会员服务
33+阅读 · 2022年4月4日
个性化学习推荐研究综述
专知会员服务
57+阅读 · 2022年2月2日
论文复现指南:要求、挑战与技巧
专知会员服务
53+阅读 · 2022年1月28日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年10月4日
知识图谱更新技术研究及其应用,复旦大学硕士论文
专知会员服务
102+阅读 · 2019年11月4日
再见了推荐算法!NLP才是yyds!
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2022年4月12日
一文掌握原生GAN论文复现方法!
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年4月6日
2022入坑图像分割,我该从哪儿入手?
CVer
2+阅读 · 2022年2月24日
如何入门大火的图神经网络?
CVer
0+阅读 · 2022年2月10日
Node2Vec:万物皆可Embedding
图与推荐
0+阅读 · 2021年10月14日
引用次数在 19000 次+的,都是什么神仙论文?
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2021年9月22日
Transformer秒杀CNN,凭什么?
图与推荐
1+阅读 · 2021年6月15日
推荐一个CV神器!
图与推荐
0+阅读 · 2021年4月6日
人工智能Paper精读班,视频讲解+代码实现
AINLP
17+阅读 · 2019年5月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年5月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
12+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
17+阅读 · 2021年1月21日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
再见了推荐算法!NLP才是yyds!
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2022年4月12日
一文掌握原生GAN论文复现方法!
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年4月6日
2022入坑图像分割,我该从哪儿入手?
CVer
2+阅读 · 2022年2月24日
如何入门大火的图神经网络?
CVer
0+阅读 · 2022年2月10日
Node2Vec:万物皆可Embedding
图与推荐
0+阅读 · 2021年10月14日
引用次数在 19000 次+的,都是什么神仙论文?
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2021年9月22日
Transformer秒杀CNN,凭什么?
图与推荐
1+阅读 · 2021年6月15日
推荐一个CV神器!
图与推荐
0+阅读 · 2021年4月6日
人工智能Paper精读班,视频讲解+代码实现
AINLP
17+阅读 · 2019年5月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年5月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员