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【導讀】DeepMind開設了一系列深度學習課程。本次課講述了深度學習自然語言處理。

這個報告由DeepMind研究科學家菲利克斯·希爾(Felix Hill)主持，分為三個部分。首先，他討論了用ANN建模語言的動機:語言是高度上下文相關的，典型的非組合性的，依賴于協調許多競爭的信息來源。本節還涵蓋了Elman的發現結構在時間和簡單遞歸網絡，上下文和transformers的重要性。在第二部分，他探索了從Word2Vec到BERT的語言的無監督和表征學習。最后，Felix討論了情景語言理解，基礎和具體化語言學習。。

深度學習自然語言處理

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

【導讀】來自Jordi Pons一份循環神經網絡RNNs簡明教程，37頁ppt

在過去的幾年中，自然語言處理領域發生了許多巨大的變化。在這篇介紹性的演講中，我們將簡要討論自然語言處理中最大的挑戰是什么，然后深入探討NLP中最重要的深度學習里程碑。我們將包括詞嵌入，語言建模和機器翻譯的遞歸神經網絡，以及最近興起的基于Transformer的模型。

Ji?i Materna:他是一個機器學習專家。在完成博士學位后，他在Seznam擔任研究主管。現在作為一個自由職業者提供機器學習解決方案和咨詢。他是機器學習學院的創始人和講師，也是布拉格國際機器學習會議的組織者。

題目

自然語言處理中的遷移學習，41 頁PPT

關鍵字

自然語言處理，遷移學習

簡介

本教程，將系統地介紹在自然語言處理中，遷移學習的應用。

內容

• 概念與歷史：什么是遷移學習？
• 最先進的遷移學習方法：預培訓和適應
• Hugging Face and Transformers
• 當前遷移學習的趨勢、限制和開放性問題
• Takeaways