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深度学习与各种迁移学习应用_白勇_频谱图怎么画_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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数据,以弥合这一差距,例如,需要相互参照,涉及更多的动词和名词,结构更复杂的句子,需要更多的时间和因果理解。为了处理这些任务,还应该探索更复杂的体系结构,例如,通过g和更复杂的句子表示使用更复杂的内存管理。弱监督的设置也非常重要,应该加以探索,因为许多数据集只以问答对的形式进行监督,而不像我们这里使用的那样支持事实。最后,我们相信这类模型比我们在这里详细描述的一个特定变体要丰富得多,而且我们目前只研究了一个特定变体的内存网络。内存网络应该应用于其他文本任务和其他领域,如视觉。 致谢 我们感谢托马斯米科洛夫的有益讨论。 参考文献 巴达瑙、德米特里、周、京铉、本吉奥、约书亚。神经机器翻译的联合学习对齐和翻译。arxiv预印本arxiv:1409.04732014。 贝兰特,乔纳森,周,安德鲁,弗罗斯蒂格,罗伊,梁,珀西。基于freebase的问答对语义分析。在EMNLP,第1533-15442013页。 贝兰特、乔纳森、斯里库马尔、维韦克、陈佩春、黄、布拉德、曼宁、克里斯托弗D、范德林登、艾比、哈丁、布列塔尼和克拉克、彼得。阅读理解的生物学过程建模。在过程中EnnLP,2014
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