亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

【導讀】陳丹琦博士是自然語言處理研究員領域的新星大神，她從斯坦福畢業后，到普林斯頓大學任助理教授。她將深度學習用于一系列自然語言處理重要問題，幫助機器獲取知識、更好地回答問題。她開設了COS 598C (Winter 2020)課程，深度學習自然語言處理， Deep Learning for Natural Language Processing，共有21講，講解最新NLP進展，非常值得follow。

本課程旨在介紹自然語言處理的前沿深度學習方法。本課程的主題包括詞的嵌入/上下文化的詞的嵌入、預訓練和微調、機器翻譯、問題回答、摘要、信息提取、語義分析和對話系統等。我們對每個主題進行了深入的討論，并討論了最近關于每個主題的重要論文，包括背景、方法、評價、目前的局限性和未來的發展方向。學生應定期閱讀和提交研究論文，并完成一篇期末論文。

學習目標:

本課程旨在為您在自然語言處理方面的前沿研究做準備。我們將討論在NLP的每個子領域中最有影響力的想法，最先進的技術和我們今天面臨的主要問題。

練習你的研究技能，包括閱讀研究論文，進行文獻調查，口頭和書面報告，以及提供建設性的反饋。

【導讀】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 于美國紐約舉辦。遷移學習近年來受到了非常大的關注，今年AAAI也有很多相關論文，這場Tutorial全面回顧可遷移表示學習方法的最新發展，重點介紹文本、多關系和多媒體數據的可遷移表示學習方法。除了介紹域內嵌入學習方法外，還討論各種半監督、弱監督、多視圖和自監督學習技術來連接多個域特定的嵌入表示，是一個非常全面的遷移表示學習總結，講者最后也介紹了其未來發展趨勢，值得研究者關注和收藏。

遷移表示學習最新進展

Recent Advances in Transferable Representation Learning

Tutorial 目標

本教程針對有興趣將深度學習技術應用于跨域決策任務的AI研究人員和從業人員。這些任務包括涉及多語言和跨語言自然語言處理，特定領域知識以及不同數據模式的任務。本教程將為聽眾提供以下方面的整體觀點：（i）針對未標記的文本，多關系和多媒體數據的多種表示學習方法；（ii）在有限的監督下跨多種表示對齊和遷移知識的技術；以及（iii）在自然語言理解，知識庫和計算生物學中使用這些技術的大量AI應用程序。我們將通過概述該領域未來的研究方向來結束本教程。觀眾不需要有特定的背景知識。

概述

許多人工智能任務需要跨域決策。例如，許多NLP任務涉及跨多種語言的預測，其中可以將不同的語言視為不同的域;在人工智能輔助的生物醫學研究中，藥物副作用的預測常常與蛋白質和有機體相互作用的建模并行進行。為了支持機器學習模型來解決這種跨域任務，必須提取不同域中數據組件的特征和關系，并在統一的表示方案中捕獲它們之間的關聯。為了滿足這一需求，表示學習的最新進展往往涉及到將不同域的未標記數據映射到共享嵌入空間。這樣，跨域的知識遷移可以通過向量搭配或變換來實現。這種可遷移的表現形式在涉及跨域決策的一系列人工智能應用中取得了成功。然而，這一領域的前沿研究面臨兩大挑戰。一是在學習資源很少的情況下如何有效地從特定領域中提取特性。另一個是在最少的監督下精確地對齊和傳遞知識，因為連接不同域的對齊信息常常是不充分和有噪聲的。

在本教程中，我們將全面回顧可遷移表示學習方法的最新發展，重點介紹文本、多關系和多媒體數據的可遷移表示學習方法。除了介紹域內嵌入學習方法外，我們還將討論各種半監督、弱監督、多視圖和自監督學習技術來連接多個域特定的嵌入表示。我們還將比較域內嵌入算法和跨域對齊算法的改進和聯合學習過程。此外，我們將討論如何利用獲得的可遷移表征來解決低資源和無標簽的學習任務。參會者將了解本主題的最新趨勢和挑戰，了解代表性工具和學習資源以獲取即用型模型，以及相關的模型和技術如何有益于現實世界AI應用程序。

講者介紹

Muhao Chen目前是美國賓夕法尼亞大學研究生院博士后。他于2019年在加州大學洛杉磯分校獲得了計算機科學博士學位。Muhao從事過機器學習和NLP方面的各種課題。他最近的研究也將相關技術應用于計算生物學。更多信息請訪問//muhaochen.github.io。

Kai-Wei Chang是加州大學洛杉磯分校計算機科學系的助理教授。他的研究興趣包括為大型復雜數據設計魯棒的機器學習方法，以及為社會公益應用程序構建語言處理模型。其他信息請訪問

Dan Roth是賓夕法尼亞大學CIS的Eduardo D. Glandt Distinguished Professor，也是AAAS、ACM、AAAI和ACL的Fellow。Roth因在自然語言理解建模、機器學習和推理方面的重大概念和理論進展而被認可。更多信息可以參考: /.

課程簡介： 本課程將向學生介紹NLP的基礎知識，涵蓋處理自然語言的標準框架以及解決各種NLP問題的算法和技術，包括最新的深度學習方法。 涵蓋的主題包括語言建模，表示學習，文本分類，序列標記，語法解析，機器翻譯，問題解答等。

課程安排：

• 概述與簡介
• 語言模型
• 文本分類
• 線性模型
• 詞嵌入
• 神經網絡基礎
• 序列模型
• EM模型
• RNN神經語言模型
• 解析介紹
• 機器翻譯
• 神經機器翻譯
• 文本詞嵌入
• 問答系統
• 對話系統
• 嘉賓講座

嘉賓介紹：

陳丹琦，普林斯頓大學計算機科學的助理教授，在此之前，是西雅圖Facebook AI Research（FAIR）的訪問科學家。 斯坦福大學計算機科學系獲得博士學位，并在斯坦福NLP集團工作。研究方向：自然語言處理，文本理解、知識解釋。

Karthik Narasimhan，普林斯頓大學計算機科學系助理教授，研究跨越自然語言處理和強化學習。

教程簡介： 最近AI對話技術的飛躍式發展，無疑與越來越復雜的深度學習算法有關，而深度學習算法所捕捉到的模式是由各種數據收集機制生成的。因此，本教程的目標是雙重的。首先，它旨在讓學術界熟悉基于統計學的對話系統算法設計的最新進展，其中包括開放性領域和基于任務的對話范例。本教程的重點是介紹對話系統端到端的學習機制，以及它們與更加常見的模塊系統之間的關聯。從理論上講，從數據中學習端到端可以為對話系統提供無縫的、空前的可移植性，有著非常廣闊的應用前景。從實踐的角度來看，該領域仍然存在大量的研究挑戰和機會:在本教程中，我們會分析理論和實踐之間的差異，并介紹當前端到端對話學習的主要優勢和實踐中的局限性。

目錄：

• 理解數據(帶注釋和不帶注釋的)收集對AI對話系統的重要性。
• 介紹最新的關于AI對話系統的數據收集范式。
• 闡述大規模無結構的對話數據在對話系統預訓練方面的可用性。
• 提供端到端數據驅動在AI對話學習模型的概述。
• 討論數據和算法選擇之間的重要性。
• 關于當前(任務導向)AI對話在實際操作中的一個行業視角。

下載鏈接: //pan.baidu.com/s/1qV4uQItQSZj0kWsXa4QgPg 提取碼: kk3v

主題：Deep Learning for Graphs: Models and Applications

摘要：圖提供了多種類型的數據的通用表示，而深度學習在表示學習方面顯示了巨大的能力。因此，用圖連接深度學習提供了機會，使各種現實世界問題的通用解決方案成為可能。然而，傳統的深度學習技術對常規網格數據(如圖像和序列)具有破壞性，因此不能直接應用于圖結構數據。因此，將這兩個領域結合起來面臨著巨大的挑戰。在本教程中，我將全面概述圖深度學習的最新進展，包括模型和應用。特別地，我將介紹一些基本概念，回顧最先進算法，并舉例說明各種重要的應用。最后，我將通過討論開放問題和挑戰來總結本教程。

嘉賓簡介：唐繼良（Jiang Tang）自2016年秋季@起擔任密歇根州立大學計算機科學與工程系的助理教授。在此之前，他是Yahoo Research的研究科學家，并于2015年從亞利桑那州立大學獲得博士學位。他的研究興趣包括社交計算，數據挖掘和機器學習及其在教育中的應用。他曾獲得2019年NSF職業獎，2015年KDD最佳論文亞軍和6項最佳論文獎，包括WSDM2018和KDD2016。他是會議組織者（例如KDD，WSDM和SDM）和期刊編輯（例如TKDD）。他的研究成果發表在高排名的期刊和頂級會議論文集上，獲得了數千篇引文（Google學術搜索）和廣泛的媒體報道。

PPT鏈接：//pan.baidu.com/s/1TMv5YsQbwPcRzGy-BkY-bg