MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。转载自

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杜克大学和北卡教堂山分校，半小时以内车程。三角研究园内含有超过300家公司，包括苹果专注AI的新园区，谷歌的新工程中心，IBM，微软，亚马逊，联想全球总部，Cisco，Red

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scheduler就是一个“推土机模块”（运算单元是一个模块里共享的）。这样算下来GTX760其实也就是个带超线程的6模块24核48线程，支持AVX1024的加强版推土机CPU（AMD

embedding先归一化然后进行点积，最后得到的logits中数值最大的位置对应的标签即为最终预测结果。从CLIP的流程中可以看出，CLIP和PET的prompt使用方式非常相似，A

第一个技巧对应到公式中，就是针对每个类别赋予不同的权重，即下述这是个简单粗暴有效的办法。方法二、刷题战术每道【题目】的难度是不同的；你要根据以往刷类似题时候的正确率来合理分配精力。---

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等网络结构，而仅仅采用注意力机制来进行机器翻译任务，并且取得了很好的效果，注意力机制也因此成了研究热点。经过几年的发展，领域内产生了众多的注意力机制论文研究，这些工作在

这两个字符的关系。按照位置编码的的公式，我们可以计算的位置编码，其结果如下：我们可以看看上面公式中，有一部分是似曾相识的：根据上面的公式我们可以看出，似曾相识的部分带入

、新华视点推荐阅读：漫谈VAE和VQVAE，从连续分布到离散分布Huggingface

code的梯度跳过最近邻搜索直接复制到中间编码上。VQVAE相比于VAE最大的不同是，直接找每个属性的离散值，通过类似于查表的方式，计算codebook和中间编码的最近邻作为latent

任务的预训练；基于BertOnlyMLMHead，而后者也是对BertLMPredictionHead的另一层封装；BertLMHeadModel：这个和上一个的区别在于，这一模型是作为

竞赛。吴恩达老师认为：工业界已经具备较为成熟的算法和代码体系，现在更加缺少的是一套成熟的构建工业化数据集的方法论。然而，正如图灵奖得主

到对应视觉强化的语义空间上，获得的Grounded词向量记作。为了达成这一目的，论文设计了三个部分：语言模型设图文描述数据集为，其中对应文本部分，对应图像部分。我们使用

Attention）：采用稀疏注意力机制，将O(n)依赖降至线性，解决了BERT模型中的全注意力机制带来的序列长度二次依赖限制，同时兼顾更长的上下文。线性化的注意力（Linearized

此外，作者分析了远程监督关系的多样性/预训练文档数量对于模型效果的提升。实验结果发现，更加多样的远程监督关系与更大的预训练数据集对于性能的提升有积极的作用。d)

10版推荐阅读：人人都能看懂的LSTM细节满满！理解对比学习和SimCSE，就看这6个知识点如何理解

训练中采样到伪负例的概率，减少它的影响。另外，神经网络是有一定容错能力的，像伪标签方法就是一个很好的印证，但前提是错误标签数据或伪负例占较小的比例。PS：也确有人考虑研究过这个问题，可以参考论文

是因为这里是将其做为输入数据，而不是门控信号）。下面开始进一步介绍这四个状态在LSTM内部的使用。（敲黑板）

机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理关于Transductive和Inductive，维基百科上有一段简洁扼要的定义：Transduction

group的人群自带偏差，而类似S-learner的方法又会使得treat的作用丢失，那么将人群embedding中并尽可能消除bias和保存treat的作用就非常重要了。BNN

DID）在随机试验那部分我们提到，可以采用的前提是，那如果不符合这个条件应该怎么办？有一个比较老且基础的方法是双重差分法，也就是差分两次。这张图讲得非常清楚，首先为什么我们不能用，举个

转载自|专知文本分类作为自然语言处理中一个基本任务，在20世纪50年代就已经对其算法进行了研究，现在单标签文本分类算法已经趋向成熟，但是对于多标签文本分类的研究还有很大的提升空间。介绍了多标签文本分类的基本概念以及基本流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果。介绍了多标签文本分类的方法。这些方法主要分为两大类：传统机器学习方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要包括问题转换方法和算法自适应方法。基于深度学习的方法是利用各种神经网络模型来处理多标签文本分类问题，根据模型结构，将其分为基于CNN结构、基于RNN结构和基于Transfomer结构的多标签文本分类方法。对多标签文本分类常用的数据集进行了梳理总结。对未来的发展趋势进行了分析与展望。http://cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39605.shtml

Herman）通过自己指导研究生的经历，针对研究生遇到的问题和困惑，从导师的角度对研究生如何顺利完成学位论文，提出了20条劝告，这被称为研究生从事学术研究的赫曼法则(The

“星标”，重磅干货，第一时间送达！来源：机器学习初学者直博和读完硕士再读博，在能力上的差距有多大？高赞回答一

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的核心运算是内积，所以我们希望的内积的结果带有相对位置信息，因此假设存在恒等关系：所以我们要求出该恒等式的一个（尽可能简单的）解。求解过程还需要一些初始条件，显然我们可以合理地设

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https://github.com/BIGBALLON/distribuuuu/blob/master/tutorial/mnmc_ddp_launch.pydistributed.launch

于是，除了亲自对实验室里的每位研究生作系统指导，把实验室里的十数名学生培养成成熟、练达的科研人员，这位尽量找各种理由推掉很多行政会议、项目评审和公众活动的科学家，出现在了一些面向大学生的讲座中。

[5]https://tyx.seu.edu.cn/93/80/c2192a103296/page.psp

Enhancement）作者：郭必扬时间：2020.12.29前言：我们习惯于使用one-hot标签来进行模型的训练，但是有没有办法可以构造出更好的标签呢？本文主要根据东南大学的论文“Label

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reverse_dictionary可以看到，TF的word2vec实现里，词频越大，词的类别编号也就越大。因此，在TF的word2vec里，负采样的过程其实就是优先采词频高的词作为负样本。

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Models》[15]中，根据不同预训练目标对自编码(AE)的BERT、自回归(AR)的GPT-2、Seq2Seq的BART这3个预训练模型进行了对比。不同于CBERT，没有标签信息变为label

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