Статьи по теме summary

Публикации по теме 'summary'

Сумматор текста v2.0

АВТОРЫ: НИЛП ПАТЕЛЬ , Шри Патель , Друванш Праджапати , Самарт Пури ОБЗОР Генерация резюме — это задача обработки естественного языка, которая включает в себя создание краткого и связного резюме более длинного фрагмента текста. Существуют различные способы решения этой задачи, начиная от простых методов, основанных на правилах, и заканчивая более сложными моделями машинного обучения. В этом сообщении блога мы рассмотрим три различных подхода к созданию сводок: использование..

ELECTRA - Устранение недостатков предтренировочного процесса BERT

BERT и его родственники используют процедуру предварительного обучения, которая не использует данные в полной мере. Это расходует вычислительные ресурсы, оставляя при этом большую производительность. ELECTRA представляет среду предварительного обучения, которая позволяет достичь производительности GLUE BERT-small с моделью того же размера при 12-кратном сокращении объема вычислений. Он даже достигает самых современных результатов от RoBERTa с помощью в 4 раза меньше вычислительных..

Резюме: кодировщики последовательности обучения для завершения временного графа знаний

[1809.03202] Кодировщики обучающих последовательностей для завершения временного графа знаний Аннотация: Исследования по прогнозированию ссылок в графах знаний в основном сосредоточены на статических мульти-реляционных данных. В этом… arxiv.org Авторы: Альберто Гарсиа-Дуран , Себастьян Думанчич , Матиас Ниперт Предсказание связей в графах знаний (KG) - это задача прогнозирования действительности факта, которая обычно состоит из..

Описание: Beta-VAE: изучение основных визуальных концепций с помощью ограниченной вариационной структуры

Авторы : Ирина Хиггинс, Лоик Мэтти, Арка Пал, Кристофер Берджесс, Ксавье Глоро, Мэтью Ботвиник, Шакир Мохамед, Александр Лершнер Бумажная ссылка Вариационные автоэнкодеры (VAE) - популярный фреймворк для изучения генеративных моделей данных [1]. Модель состоит из двух частей: сети вывода , которая отображает образцы из набора данных в скрытую переменную z , и генеративной модели , которая декодирует скрытая переменная обратно в исходное пространство данных. Мы можем задать..

Номер тома Polymoments. 3

Итак, прошел еще один год, и я вернулся с еще одной частью своего резюме для самой лучшей (по крайней мере, в моих глазах) конференции в Европе. Да, это снова про Polyconf, но в этом году в Городе Любви в Париже! Если в предыдущие годы это был взрыв, то в этом году это был настоящий взрыв, так что давайте не будем больше ждать и перейдем к мясу. В этом году наша команда (я и Михал Валашек) вылетали в четверг из двух бывших столиц Габсбургской империи - Праги и Вены. Мы встретились в..

GANs Galore - в ногу с генеративным моделированием

Недавнее появление генерирующих состязательных нейронных сетей (GAN) представляет собой многообещающую возможность для генерации уникальных изображений. Их способность создавать «миры», пугающе похожие на наш, заставила многих исследователей рассматривать их как будущее машинного обучения. Обычно сети GAN реализуются как система двух нейронных сетей, соревнующихся друг с другом в рамках игры с нулевой суммой. Сеть генератора учится отображать скрытое пространство на конкретное..

Памятка по NumPy

Резюме методов, функций и инструментов, которые я обычно использую от NumPy. Начните с импорта NumPy import numpy as np ПРИМЕЧАНИЕ. большинство этих функций возвращают только желаемое значение и не влияют на значение объекта, для которого они вызываются, например инициализация переменной arr = np.array([1,2,3,4]) теперь переменная arr содержит значения [1, 2, 3,4], после выполнения этой строки кода arr2 = arr.reshape(2,2) arr2 теперь содержит значения [[1,2], [3,4]], а..