【导读】这一份最新216页的ppt概述《深度学习自然语言处理》,包括神经网络基础,词向量表示,序列句子表示,分类标注、生成句子,预训练。

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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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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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人类的视觉系统证明,用极少的样本就可以学习新的类别;人类不需要一百万个样本就能学会区分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以说,这种能力来自于看到了数百万个其他类别,并将学习到的表现形式转化为新的类别。本报告将正式介绍机器学习与热力学之间的联系,以描述迁移学习中学习表征的质量。我们将讨论诸如速率、畸变和分类损失等信息理论泛函如何位于一个凸的,所谓的平衡曲面上。我们规定了在约束条件下穿越该表面的动态过程,例如,一个调制速率和失真以保持分类损失不变的等分类过程。我们将演示这些过程如何完全控制从源数据集到目标数据集的传输,并保证最终模型的性能。

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【导读】来自Jordi Pons一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt

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在过去的几年中,自然语言处理领域发生了许多巨大的变化。在这篇介绍性的演讲中,我们将简要讨论自然语言处理中最大的挑战是什么,然后深入探讨NLP中最重要的深度学习里程碑。我们将包括词嵌入,语言建模和机器翻译的递归神经网络,以及最近兴起的基于Transformer的模型。

Jiři Materna:他是一个机器学习专家。在完成博士学位后,他在Seznam担任研究主管。现在作为一个自由职业者提供机器学习解决方案和咨询。他是机器学习学院的创始人和讲师,也是布拉格国际机器学习会议的组织者。

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题目

自然语言处理中的迁移学习,41 页PPT

关键字

自然语言处理,迁移学习

简介

本教程,将系统地介绍在自然语言处理中,迁移学习的应用。

内容

  • 概念与历史:什么是迁移学习?
  • 最先进的迁移学习方法:预培训和适应
  • Hugging Face and Transformers
  • 当前迁移学习的趋势、限制和开放性问题
  • Takeaways
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