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近年来，BERT、GPT-2等深度学习语言模型，极大地提高了问答、摘要、人机对话等下游自然语言处理任务的性能。 而今天，微软研究院重磅发布了有史以来最大的基于Transformer…

  目录 准确性与复杂性：可视问答模型中的一种权衡 神经风格差异转移及其在字体生成中的应用 基于GAN的可调整的图像压缩系统 基于原始-对偶活动集算法的K-SV…

微软AI＆Research今天分享了有史以来最大的基于Transformer架构的语言生成模型Turing NLG（下文简称为T-NLG），并开源了一个名为DeepSpeed的深度…

2020 年才刚刚开始，但我们已经可以通过最新的研究论文看到图形机器学习（GML）的趋势。以下是我对 2020 年 GML 的重要性的看法以及对这些论文的讨论。 前言 本文的目的不…

  目录 基于层次表示的面向任务对话框语义分析    固定的无监督语义分析      斯坦福CoreNLP自然…

2019年绝对是图机器学习（GML）大火的一年，凡是学术会议，图神经网络的会场总会爆满。  图机器学习的研究之所以在2019年突然变得火热，原因在于，在前几年尽管深度学习…

我是一名受过教育的机械工程师，我的第一份工作是在钢铁行业。               我穿着那些沉重的胶靴和…

对于自然语言处理领域来说，2019 年可谓是令人惊叹的一年！ 日前，NLP 专家 Elvis 盘点了 2019 年 NLP 和 ML 领域发生的大事件，涵盖具有价值的论文、文章、工…

雷锋网 AI 科技评论按：从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、S…

雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：本文对悉尼科技大学博士生董宣毅发表于 ICLR 2020 的录用Spotlight论文《NAS-BENCH-201: Extending t…