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范式字巨卿文言文注释范式言而有信（范式字巨卿文言文注释）文|张一条靠谱的人，一定要深交。有人说，跟你走得最近的几个人，能够决定你的人生走向。所以，与什么样的人结伴，也是在潜移默化地影响着自己的命运。这样一来，与靠谱的人交往，就显得至关重要。
此处论文的选择可能有点主观，而且也不一定完全，仅作参考。相信在笔者所知之外，还有许多精彩工作。）1.nullprompts(07/01)论文标题：CuttingDownonPromptsandParameters:SimpleFew-ShotLearningwithLanguageModels论文链接：https://arxiv
山西大学硕士学位论文中文文本分词及词性标注自动校对方法研究姓名：钱揖丽申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：郑家恒20030601语料库建设是中文信息处理研究的基础性工…
前言：CVPR2018会议论文集已经公示（CVPR2018全部论文集链接），本文对显著性目标检测领域的6篇进行了整理，将这几篇论文的主体思想汇总起来，供大家一起学习。一、论文列表：1.《FlowGuidedRecurrentNeuralEncoderforVideoSalientObjectDetec
学习的范式.我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习。.监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，通过不断的学习，最终可以获得识别新样本...
当我们知道无标注数据可以增强效果后，我们也不必做完全的无监督训练，而是结合有标注数据，做半监督训练。这种半监督训练方式可以充分利用海量无标注数据的信息，大大减少对标注数据的依赖，而且还可以把错误率从21.7&降低到18.7%。
【技术博客】浅谈联邦半监督学习及FedMatch算法作者：余敏君1前言以往的联邦学习工作往往仅专注于对监督学习任务的研究，即要求所有的数据都必须包含相应的标签。但是，在现实场景中，考虑到大数据…
领域前沿研究“无所不包”，走进标签噪声表征学习的过去、现在和未来.抗噪鲁棒性学习是机器学习中一个非常重要和热门的领域，各类方法也层出不穷。.在本文中，来自香港浸会大学、清华大学等机构的研究者对标签噪声表征学习（LNRL）的方方面面进行了...
文章内容主要整理自SinnoJialinPanandQiangYang的论文《AsurveyontransferLearning》。1迁移学习提出的背景及历史1.1、迁移学习提
吸收领域或任务标注数据可解释融合在下游任务中基于检索方法使用结构化知识使用适配器在不同的带标注的知识来源上训练，以便区分知识来自哪里04提高计算效率4.1系统级别优化两方面：计算效率和内存使用，一般都是模型无关的。单设备优化
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此处论文的选择可能有点主观，而且也不一定完全，仅作参考。相信在笔者所知之外，还有许多精彩工作。）1.nullprompts(07/01)论文标题：CuttingDownonPromptsandParameters:SimpleFew-ShotLearningwithLanguageModels论文链接：https://arxiv
山西大学硕士学位论文中文文本分词及词性标注自动校对方法研究姓名：钱揖丽申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：郑家恒20030601语料库建设是中文信息处理研究的基础性工…
前言：CVPR2018会议论文集已经公示（CVPR2018全部论文集链接），本文对显著性目标检测领域的6篇进行了整理，将这几篇论文的主体思想汇总起来，供大家一起学习。一、论文列表：1.《FlowGuidedRecurrentNeuralEncoderforVideoSalientObjectDetec
学习的范式.我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习。.监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，通过不断的学习，最终可以获得识别新样本...
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吸收领域或任务标注数据可解释融合在下游任务中基于检索方法使用结构化知识使用适配器在不同的带标注的知识来源上训练，以便区分知识来自哪里04提高计算效率4.1系统级别优化两方面：计算效率和内存使用，一般都是模型无关的。单设备优化
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