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表征对齐支持有效的机器教学
一个优秀的教师不仅需要知识渊博，还需要以学生理解的方式进行沟通，与学生分享对世界的认知。本研究结合了机器教学和实用交流的观点，对表征对齐与教师能力促进学生学习的关系进行了量化，设计了一个区分表征对齐与教师准确性的监督学习环境，通过计算实验与
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a month ago
ACL
精华、适应、精华：为神经机器翻译训练小型、域内模型
本研究探讨了领域自适应设置下，使用序列级别知识蒸馏训练小型、内存高效的机器翻译模型的最佳实践。该研究的大规模实证结果在机器翻译领域中（使用三个语种对三个领域进行测试）表明，最佳性能需要两次平衡知识蒸馏，一次使用通用数据，另一次使用具体领域的
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4 years ago
准备教材：利用更好的监督改进知识蒸馏
本研究提出了两种新颖的方法，知识调整（KA）和动态温度蒸馏（DTD），用于惩罚错误监督并改善学生模型，实验表明该方法在各种评测数据集上，以及与其他基于知识蒸馏的方法相结合时，都能获得鼓舞人心的表现。
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5 years ago
ICML
迭代式机器教学
本文探讨了机器教学的逆问题，提出了一种新的范例，即学习者使用迭代算法，教师可以根据学习者当前的表现顺序地、智能地提供示例。它着重于实现学习者模型的快速收敛，可以通过设计教学算法减少教学示例并比没有教师进行教学的学习实现更快的收敛。
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7 years ago
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