台湾大学黄意尧：深度残差网络下的弱监督关系抽取-低调大师

台湾大学黄意尧：深度残差网络下的弱监督关系抽取

2017-10-23 661

在今年的 EMNLP 2017 上，台湾大学黄意尧与加州圣塔芭芭拉大学 (UCSB)William Wang 教授有一篇合作论文被录用。受雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论邀请，黄意尧撰写了关于这篇论文的研究历程，以供学习与参考。雷锋网 AI 科技评论做了不改动原意的编辑与修改，将繁体字转换为简体，并将一些台湾常用表述转换为大陆的通用说法。

论文名称：Deep Residual Learning for Weakly-Supervised Relation Extraction

论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.08866

近年来，越来越多人关注在关系抽取 (Relation Extraction) 的题目上，大部分的研究集中在使用更复杂、更结构化的神经网络，并测量在 SemEval 2010 的关系

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/229022

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标题党太吓人？这篇文章会告诉你DeepMind关系推理网络的真实面貌

每当DeepMind发表一篇新论文时，媒体都会狂热的跟踪报道，而且会使用很多误导人的短语。比如关于该关系推理网络的报道： DeepMind开发了一种神经网络，能够感知其周围的物体。实际上这种报导不仅仅是误导性的，而且使得很多不明真相的吃瓜群众感到恐慌：AI真的已经强到如此地步了吗？在这篇文章中，将介绍DeepMind论文：A simple neural network module for relational reasoning，试着通过最简单的方式介绍这个最新的架构。什么是关系推理（Relational Reasoning）？从最简单的角度来说，关系推理就是学着去理解不同物体之间的关系（思想）。这种能力被认为是智能的一个基本特征。作者使用了一个图来解释什么是关系推理：图1，模型需要关注一个不同形状、大小、颜色的物体，并能够回答关

2017-10-24

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这周，机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了，许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/朋友圈分享了论文被收录的喜讯。大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选，论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」。这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF，为环境设计、高速训练、算法优化等重要任务提供了整套高效易用的解决方案，并且还一并把这个平台开源了。田渊栋本人也在平台开源后发表了一篇知乎专栏，介绍了关键思想和开发中的一些小故事。以下雷锋网 AI 科技评论根据论文对 ELF 平台做一个更详细的介绍

2017-10-24

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。