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DCN论文原链接：1611.01604v1.pdf(arxiv.org)核心思想，但说的比较简单，先看原文再看比较好BIDAF论文原链接：[1611.01603]Bidirectional阅读理解经典模型DCN、BIDAF、QANet、SG-Net-永远是个小孩子-博客园
实证先行现在写论文都要求实证过程，就是利用模型拟合数据达到自己预期的结果，论文实证的模型主要有：普通回归，静态面板回归，动态面板回归，门槛回归，断点回归，两阶段回归，双重差分回归，分位数回归，逻辑…
102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文.机器翻译，是一条漫漫长路；SOTA模型，都包含着作者们的深刻见解。.机器翻译一直是非常吸引研究者的「大任务」，如果某些方法被证明在该领域非常有效，那么它很可能可以扩展到其它问题上...
实证类和模型类的论文,哪个比较好写.研二就要写论文了，现在比较纠结是写实证还是模型，感觉现在模型类的文章比较多，发的期刊也比较好，可是觉得看模型类的文章有些吃力，实证类的相对容易一些，能不能给一点建议呢...可选中1个或多个下面的关键词...
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思.2019-09-05|作者：陈永强.BERT自从在arXiv上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了NLP中2-Stage的潘多拉魔盒。.随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归...
ChineseGLUE：为中文NLP模型定制的自然语言理解基准.GLUE是一个用于评估通用NLP模型的基准，其排行榜可以在一定程度上反映NLP模型性能的高低。.然而，现有的GLUE基准针对的是英文任务，无法评价NLP模型处理中文的能力。.为了填补这一空白，国内关注NLP...
目录联合多任务模型：多NLP任务的神经网络的创建Peelnet：基于单视角彩色图片的带纹理的3D人体重建可视化理解机器翻译深入研究整流器：在...
深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破，然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
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