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春节期间,你错过了这些开源论文 | Paper + Code 清单

[ 自然语言处理 ] Nested LSTMs@Synced 推荐RNN 近日,CMU 和蒙特利尔大学联合提出一种新型的多级记忆的 RNN 架构——嵌套 LSTM。在访问内部记忆时,嵌套 LSTM 相比传统的堆栈 LSTM 有更高的自由度,从而能处理更长时间规模的内部记忆。 实验也表明,NLSTM 在多种任务上都超越了堆栈 LSTM。作者认为嵌套 LSTM 有潜力直接取代堆栈 LSTM。 论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1627代码链接https://github.com/hannw/nlstm A Consolidated Open Knowledge Representation for Multiple Texts@hussar 推荐Knowledge Representation 本文提出了一种统一的开放知识表示方法 OKR,可以解决多文档的摘要问题。通过各种指代链接技术对多文档的信息进行压缩。 论文链接 https://www.paperweekly.site/papers/1668代码链接https://github.com/...

从机器学习谈起

原文链接:<http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html> 从机器学习谈起 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前。相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授,如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授,如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉,Andrew Ng,中文名吴恩达,斯坦福大学副教授,如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科...

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