本研究旨在通过建立一个深度学习模型，同时训练图像分类、多语种翻译、图片描述生成、语音识别以及英文解析等多个任务，并在各个任务上都达到良好的结果。该模型特别之处在于将多个计算块集成到架构中，如卷积层、注意力机制和稀疏门控层等，每个计算块都对一部分任务至关重要，但即使对于不是关键任务的块，也不会影响其它任务的表现。同时，该研究还发现，少样本的任务集成到多个任务进行训练将会有较大提升。

Jun, 2017

本研究通过对一系列现代基于转换器的语言模型进行基础调整的表现研究，展示了它们具有竞争力并可以显著超越最新提出的先进方法以及一个简单的工具来检测在未来数据集中需要解决的问题，如潜在数据泄漏和混淆变量。

Apr, 2021

本文旨在通过将深度神经网络 (LSTM) 模型的知识提取到基于卷积神经网络 (CNN) 的模型中，来降低自然语言识别任务（如文本分类）中的推理时间，以实现模型的简化、压缩和加速。

Aug, 2022

通过重新实现 DistMult 模型，本文发现几乎所有在 FB15k 标准数据集上发布的模型的准确性都可以被我们适当调整基线模型超越，表明最近模型的性能改进可能不是由于架构变化，而是由于超参数调整或不同的训练目标。这应促使未来的研究重新考虑如何评估和报告模型的性能。

May, 2017

该论文介绍了一种以实体为中心的神经体系结构，用于生成数据到文本的任务，并通过在 RotoWire 基准和棒球领域的新数据集上进行的实验，表明该模型在自动和人类评估上优于竞争基线。

Jun, 2019

本文讨论了如何开发一个大规模的自动照片标注系统，提出了一些重要的考虑事项，包括如何为用户选择最重要的标签、如何开发高性能的模型以进行标签预测，以及如何利用大量噪声数据进行训练。通过使用用户生成的数据，我们的结果表明，对于现实世界的数据集，仅使用这些噪声数据的训练效果与先预先训练干净的数据再进行微调的标准范例的表现相当。

Dec, 2016

应用深度卷积神经网络对人脸识别问题进行研究，提出利用真实面部图像进行合成的方式来生成大型合成图像数据集，有效缓解了小样本困境，同时在 CASIA NIR-VIS2.0 异构人脸识别数据集上取得最优结果。

Mar, 2016

利用图神经网络对医学图像进行特征提取和模型关系建模，以提供一种经济可行且可扩展的医学图像分类策略，显著减少对大量训练数据集的依赖。

Nov, 2023

本文介绍了一个神经模型，用于在大型、丰富的领域中进行从概念到文本的生成。该模型在维基百科的传记新数据集上进行了实验，该数据集比现有资源大一个数量级，具有 70 万个样本，并且词汇量非常丰富，与 Weathergov 或 Robocup 的几百个词相比。我们的神经模型基于最近对于文本生成的条件神经语言模型的工作。为了处理大量单词，我们扩展这些模型，将固定的词汇表与从输入数据库传输特定于样本的词汇的复制操作混合生成的输出句子。我们的神经模型在这项任务上明显优于经过调整的经典 Kneser-Ney 语言模型，BLEU 值近 15。

Mar, 2016

介绍了一种基于神经网络算法的计算机视觉和机器学习新方法，通过极小的感受野感知神经元构建深度神经网络来实现图像分类，相比于传统的方法显著提高识别性能

Feb, 2012