neural sequence models | BriefGPT

关键词neural sequence models

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神经序列模型的动态评估
通过梯度下降机制使神经序列模型适应最近的历史，从而提高模型的性能和有效性，在多个数据集上表现出了优于现有模型适应方法的结果。
PDF7 years ago
神经序列模型端到端训练的连续松弛束搜索
本报告提出了一种新的神经序列模型的训练方法来更好地利用束搜索算法，该方法通过引入介绍连续逼近束搜索的新方法来形成一个次微分的替代目标，在 Named Entity Recognition 和 CCG Supertagging 两个序列任务的
PDF7 years ago
神经事件序列预测的时间依赖表示
本文提出了一组用于时间序列预测的方法，包括两种基于时间的事件表示方法和两种使用下一个事件持续时间作为正则化的方法，并通过基于 RNN 的实验评估，证明这些方法可以提高准确性。
PDF7 years ago
将判别学习中的知识转移至生成式视觉对话模型的最佳方法
本文提出一种新的训练神经序列模型，将判别式对话模型的知识传递到生成式对话模型中，通过 Gumbel-Softmax 逼近离散分布，建立了一个可端对端训练的生成式视觉对话模型，并在视觉对话数据集上显著优于现有模型 (10 个问题中有 2.67
PDF7 years ago
ACL从用户反馈中学习神经语义解析器
本研究提出了一种使用神经序列模型直接将话语映射到 SQL 的自然语言接口构建方法，并基于用户反馈实现高质量的语义解析，实验表明这种方法快速适用于任何新领域。
PDF7 years ago
AAAI神经序列模型的多样性束搜索：解码多样性解决方案
提出一种名为 Diverse Beam Search (DBS) 的算法，以优化多样性目标解码出一系列多样化的输出，旨在解决 Beam Search 算法在复杂人工智能任务解码过程中无法准确捕捉复杂任务本质的问题，并在图像字幕生成、机器翻译
PDF8 years ago
DeepMath - 前提选择的深度序列模型
本研究使用神经序列模型探讨在自动定理证明的命题选择方面的有效性，提出了一个两级方法，能够在避免现有最先进模型的手工设计功能的同时在 Mizar 语料库上为 premise selection 任务提供良好结果。据我们所知，这是首次在大规模的
PDF8 years ago