随着机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)论文发表的迅速发展,利用不同的媒介进行适当的交流和总结研究趋势和进展变得越来越重要和有用。

在这次演讲中,我将分享一些技巧和技巧,如何写有效的论文总结基于ML和NLP发表的论文。重点是如何写一篇紧凑,清晰,负责任,有效的文章。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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【导读】DeepMind开设了一系列深度学习课程。本次课讲述了深度学习自然语言处理。

这个报告由DeepMind研究科学家菲利克斯·希尔(Felix Hill)主持,分为三个部分。首先,他讨论了用ANN建模语言的动机:语言是高度上下文相关的,典型的非组合性的,依赖于协调许多竞争的信息来源。本节还涵盖了Elman的发现结构在时间和简单递归网络,上下文和transformers的重要性。在第二部分,他探索了从Word2Vec到BERT的语言的无监督和表征学习。最后,Felix讨论了情景语言理解,基础和具体化语言学习。。

深度学习自然语言处理

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本文综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域的应用。与深度学习不同,元学习使用较少的样本数据集,并考虑进一步改进模型泛化以获得更高的预测精度。我们将元学习模型归纳为三类: 黑箱适应模型、基于相似度的方法模型和元学习过程模型。最近的应用集中在将元学习与贝叶斯深度学习和强化学习相结合,以提供可行的集成问题解决方案。介绍了元学习方法的性能比较,并讨论了今后的研究方向。

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【导读】国际万维网大会(The Web Conference,简称WWW会议)是CCF-A类会议。WWW 2020将于2020年4月20日至4月24日在中国台湾台北举行。本届会议共收到了1129篇长文投稿,录用217篇长文,录用率为19.2%。这周会议已经虚拟召开。图深度学习研讨会(DL4G)展示结构化数据的嵌入和表示学习以及图深度学习的最新进展。来自DeepMind的研究科学家Petar Veličković给了关于《图表示学习算法推理》的报告,共46页ppt,详述了神经图算法推理的前沿研究进展,涵盖GNN基准、泛化、多任务学习和算法发现。

图表示学习算法推理是个新的和令人兴奋的方向,寻求理解和使用GNNs的表达能力建模经典算法。其潜在的影响是巨大的: 为元学习和搜索等任务提供可扩展的解决方案,帮助理论计算机科学中的新发现,以及严格地对GNNs进行基准测试。

Petar Veličković 是DeepMind研究科学家。他拥有剑桥大学博士学位。他目前的研究兴趣广泛地涉及设计操作复杂结构数据(如图)的神经网络架构,以及它们在算法推理和计算生物学中的应用。他在机器学习领域(ICLR、NeurIPS-W、ICML-W)和生物医学领域和期刊(生物信息学、PLOS One、JCB、PervasiveHealth)发表了他的研究成果。特别是,他是Graph Attention Networks(一种流行的图卷积层)和Deep Graph Infomax(一种用于图形的可伸缩的本地/全局无监督学习管道)的第一作者。他的研究已经在ZDNet等媒体上发表。此外,他还在ICLR 2019年和NeurIPS 2019年联合组织了关于图形表示学习的研讨会。

https://petar-v.com/

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【导读】今年特别不一样,尤其是对于毕业季的同学。最近这段时间应该各位要毕业同学提交毕业论文评审的时间。如何让自己的论文顺利过关?是大家共同关心的。这里专知小编推荐一篇来自中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室宗成庆老师的报告《如何撰写毕业论文》,27页ppt,讲述了毕业论文要注意的各种要点,非常值得我们学习,帮助大家写出更好的论文。

提纲:

  1. 关于论文题目

  2. 论文的整体布局

  3. 常见的主要问题

  4. 认真对待每一个细节

  5. 结束语

要点:

评价一篇论文优劣最重要的标准是看其解决的问题是否重要、创新点是否突出、实验是否充分可靠

论文的结构是否清晰、逻辑是否清楚、表述是否流 畅、准确,具有非常重要的意义 我们提倡规范、严谨、朴实的写作风格,“标新立 异”应体现在创新思想上,而不是在写作形式上

应遵循不同学科领域的论著写作规范

上述观点和建议只代表我本人的体会,仅供参考, 不强求千篇一律。任何学生都应首先尊重自己导师 的意见。

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【简介】自然语言处理(NLP)能够帮助智能型机器更好地理解人类的语言,实现基于语言的人机交流。目前随着计算能力的发展和大量语言数据的出现,推动了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别,特别是NLP等领域取得了显著的进步,数据驱动策略的应用已经非常的普遍。本综述对NLP领域中所应用的深度学习进行了分类和讨论。它涵盖了NLP的核心任务和应用领域,并对深度学习方法如何推进这些领域的发展进行了细致的描述。最后我们进一步分析和比较了不同的方法和目前最先进的模型。

原文连接:https://arxiv.org/abs/2003.01200

介绍

自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支,能够为自然语言和计算机之间提高沟通的桥梁。它帮助机器理解、处理和分析人类语言。NLP通过深入地理解数据的上下文,使得数据变得更有意义,这反过来又促进了文本分析和数据挖掘。NLP通过人类的通信结构和通信模式来实现这一点。这篇综述涵盖了深度学习在NLP领域中所扮演的新角色以及各种应用。我们的研究主要集中在架构上,很少讨论具体的应用程序。另一方面,本文描述了将深度学习应用于NLP问题中时所面临的挑战、机遇以及效果评估方式。

章节目录

section 2: 在理论层面介绍了NLP和人工智能,并将深度学习视为解决现实问题的一种方法。

section 3:讨论理解NLP所必需的基本概念,包括各种表示法、模型框架和机器学习中的示例性问题。

section 4:总结了应用在NLP领域中的基准数据集。

section 5:重点介绍一些已经被证明在NLP任务中有显著效果的深度学习方法。

section 6:进行总结,同时解决了一些开放的问题和有希望改善的领域。

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书名: Deep Learning for Search

简介:

深度学习搜索是一本实用的书,关于如何使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎。这本书研究了一个搜索引擎的几个组成部分,提供了关于它们如何工作的见解以及如何在每个环境中使用神经网络的指导。重点介绍了基于实例的实用搜索和深度学习技术,其中大部分都有代码。同时,在适当的地方提供相关研究论文的参考资料,以鼓励阅读更多的书籍,加深对特定主题的知识。

读完这本书,将对搜索引擎的主要挑战有所理解,它们是如何被普遍解决的以及深度学习可以做些什么来帮助。并且将对几种不同的深度学习技术以及它们在搜索环境中的适用范围有一个理解,将很好地了解Lucene和Deeplearning4j库。

这本书主要分为3个部分:

  • 第1部分介绍了搜索、机器学习和深度学习的基本概念。第一章介绍了应用深度学习技术来搜索问题的原理,涉及了信息检索中最常见的方法。第2章给出了如何使用神经网络模型从数据中生成同义词来提高搜索引擎效率的第一个例子。

  • 第2部分讨论了可以通过深度神经网络更好地解决的常见搜索引擎任务。第3章介绍了使用递归神经网络来生成用户输入的查询。第四章在深度神经网络的帮助下,在用户输入查询时提供更好的建议。第5章重点介绍了排序模型:尤其是如何使用词嵌入提供更相关的搜索结果。第6章讨论了文档嵌入在排序函数和内容重新编码上下文中的使用。

  • 第3部分将介绍更复杂的场景,如深度学习机器翻译和图像搜索。第7章通过基于神经网络的方法为你的搜索引擎提供多语言能力来指导你。第8章讨论了基于内容的图像集合的搜索,并使用了深度学习模型。第9章讨论了与生产相关的主题,如微调深度学习模型和处理不断输入的数据流。

作者简介:

Tommaso Teofili是一名软件工程师,他对开源机器学习充满热情。作为Apache软件基金会的成员,他为许多开放源码项目做出了贡献,从信息检索到自然语言处理和机器翻译等主题。他目前在Adobe工作,开发搜索和索引基础结构组件,并研究自然语言处理、信息检索和深度学习等领域。他曾在各种会议上发表过搜索和机器学习方面的演讲,包括BerlinBuzzwords、计算科学国际会议、ApacheCon、EclipseCon等。

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Deep learning has become the most widely used approach for cardiac image segmentation in recent years. In this paper, we provide a review of over 100 cardiac image segmentation papers using deep learning, which covers common imaging modalities including magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), and ultrasound (US) and major anatomical structures of interest (ventricles, atria and vessels). In addition, a summary of publicly available cardiac image datasets and code repositories are included to provide a base for encouraging reproducible research. Finally, we discuss the challenges and limitations with current deep learning-based approaches (scarcity of labels, model generalizability across different domains, interpretability) and suggest potential directions for future research.

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