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搜索结果 - 5
基于本地引导语义结构的语言建模的经验充分下限
通过在词汇层面上构建语义结构的二元向量表示方法，研究并总结了一个基于神经组件和层次符号组件相互配合的语义引导语言模型在提高文本生成的可预测性和语言解释性上的表现所必须具备的条件，包括语义向量表示的维度，以及对这些表示结果涉及噪声和信号的分布
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a year ago
AAAI
DANets: 表数据分类和回归的深度抽象网络
本文提出一种用于表格数据的神经网络结构 —— 抽象层（AbstLay），用于显式地对相关输入特征进行分组并生成抽象的高级特征。同时，设计了一种结构再参数化方法以压缩学习到的 AbstLay，从而在参考阶段显著降低计算复杂度。通过对七个真实世
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3 years ago
ICML
深度强化学习的谱规范化：优化视角
通过对价值函数估计器进行规范化，约束单层的 Lipschitz 常数，使用谱归一化可以使 Categorical-DQN 代理的性能达到更详细的 Rainbow 代理，在具有挑战性的 Atari 领域，这些发现表明，需要关注神经部件及其学习
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3 years ago
CoNLL--SIGMORPHON 2018 共享任务：通用的形态再生成
CoNLL-SIGMORPHON 2018 shared task focused on supervised learning and morphological generation for over 100 languages, wi
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6 years ago
EMNLP
基于依赖的混合树用于语义解析
本研究提出了一种新的基于依存的混合树模型，将自然语言转换成机器可解释的含义表示，并通过在标准多语言 GeoQuery 数据集上进行的大量实验证明，我们的方法能够在多种语言上实现最先进的性能。
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6 years ago
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