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深度学习零基础进阶第四弹​|干货分享

雷锋网曾编译了《干货分享 | 深度学习零基础进阶大法!》系列,相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解,其基本的模型架构(CNN/RNN/LSTM)与深度学习如何应用在图片和语音识别上肯定也不在话下了。今天这一部分,我们将通过新一批论文,让你对深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解。由于第三部分的论文开始向细化方向延展,因此你可以根据自己的研究方向酌情进行选择。雷锋网对每篇论文都增加了补充介绍。这一弹主要从自然语言处理以及对象检测两方面的应用进行介绍。 本文编译于外媒github,原文标题《Deep Learning Papers Reading Roadmap》,原作者songrotek。 1. NLP(自然语言处理) Antoine Bordes 等人撰写了论文《Joint Learning of Words and Me

PaperWeekly 第二十四期 --- GAN for NLP

“深度解读:GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍,十分推荐学习GAN的新手们读读。这篇文章主要介绍GAN在NLP里的应用(可以算是论文解读或者论文笔记),并未涉及GAN的基本知识 (没有GAN基础知识的小伙伴推荐先看[1],由于本人比较懒,就不在这里赘述GAN的基本知识了J)。由于很长时间没有写中文文章了,请各位对文章中不准确的地方多多包涵、指教。 虽然GAN在图像生成上取得了很好的成绩,GAN并没有在自然语言处理(NLP)任务中取得让人惊喜的成果。 其原因大概可以总结为如下几点: 原始GAN主要应用实数空间(连续型数据)上,在生成离散数据(texts)这个问题上并不work。GAN 理论的提出者Ian Goodfellow 博士这样回答来这个问题问题:“GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,最初的 GANs 仅仅定义在实数领域,GANs 通过训练出的生成器来产生合成数据,然后在合成数据上运行判别器,判别器的输出梯度将会告诉你,如何通过略微改变合成数据而使其更加现实。一般来说只有在数据连续的情况下,你才可以略微改变合成的数据,而...

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