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学界 | 机器理解中的迁移学习,斯坦福联合微软提出SynNet网络

日期:2019-07-12 05:09
戴要:机械之心编译介进:李亚洲、Smith克日,斯坦福年夜教、微硬结合发表了一篇论文,提出了一种正在机械懂得(MC)中应用2-阶段分解收集(SynNet)举行迁徙进建的技巧恒彩平台注册。论文做者之1、前微硬野生智能尾席科教

机械之心编译

介进:李亚洲、Smith

克日,斯坦福年夜教、微硬结合发表了一篇论文,提出了一种正在机械懂得(MC)中应用 2-阶段分解收集(SynNet) 举行迁徙进建的技巧正规时间彩平台。论文做者之1、前微硬野生智能尾席科教家邓力已去职,参加对冲基金巨头 Citadel重庆时时彩购买平台

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.09789.pdf

我们开辟了一种正在机械懂得(MC)中应用一个齐新的 2-阶段分解收集(SynNet) 举行迁徙进建的技巧重庆时时彩资料平台。正在某个发域中给定一个下机能 MC,我们的技巧旨正在问复有闭另外一发域文档的题目,其中我们应用的是无标记数据问问对。没有应用供给的注释的情况下,正在 SQuAN 数据散预练习的模子上应用我们提出的 SynNet,能够正在 NewsQA 数据散挑衅赛上获得 46.6% 的 F1 丈量成果,接近发域内(in-domain) 模子的表现(F1 成果为 50.0%),跨越域中(out-domain) 基线 7.6%。

图 1:2-阶段 SynNet 的图释。给定段降的情况下,练习 SynNet 的目的是对题目取谜底举行分解。模子的第一阶段是一个谜底分解模块,应用一个单背 LSTM 正在输进段降上猜测 IOB 标签,标记出大概是谜底的闭键语义观面。第两个阶段是一个题目分解模块,应用一个单背 LSTM 去天生题目,同时瞅及段降中辞汇取 IOB id 的嵌进。只管段降中的多个跨度(span) 能够被以为是潜正在谜底,但我们只挑选了一个 span 去天生题目。

表 1:随机采样的段降和对应的去自 NewsAQ 练习散的分解题目取人类题目的对比。

表 2:主要成果。应用我们的 SynNet 粗调的 BIDAF 模子正在 NewsQA 测试散上的粗度婚配(EM)和 span F1 成果。

表 3:NewsQA 到 SQuAD。正在 SQuAD 上开辟的一系列 NewsQA BIDAF 模子取应用由 2-阶段 SynNet 天生的数据粗调的模子的 EM 和 span F1 成果对比。

表 4:Ablations Studies。应用一个 2-阶段 SynNet 粗调的 BIDAF 模子正在 NewsQA 测试散上的准确婚配和跨距 F1 成果。

图 2:正在 SQuAD(黄色)上练习的 BIDAF 模子基准的 NewsQA 准确率对比应用我们圆法粗调的模子对比正在 NewsQA 上重新开端练习的一个模子(深蓝)。 

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