记录近年来对于异构信息网络的一些处理
- PathSim
- HGNN
- HGAN
- HGAN for text classification
- 带属性,Attributed Multiplex Heterogeneous Network
- Meta-graph Guided Random Walks
- TBD
记录近年来对于异构信息网络的一些处理
基于图的自动摘要相关论文选读
极简风格
ACL/NAACL 2019 自动摘要相关论文选读
今天阅读一篇来自清华和阿里巴巴团队的关于机器阅读理解方面的论文,Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale。这篇论文同样中了 ACL2019,但我没有将其放进 ACL2019 论文阅读的博文里,因为感觉这篇值得专门讲讲,虽然没有拿到优秀论文或者杰出论文,甚至提名都没有,但这篇论文的思路、方法论都非常好,用一种最简单的方式实现联结主义 + 知识推理。
总结一下六月份的面试经验
ACL 2019 获奖论文选读。
计算语言学课程笔记
参考教材:Speech and Language Processing:An Introduction to Natural Language Processing,Computational Linguistics, and Speech Recognition
一些公式待修订
翻译 John Mount 的 The equivalence of logistic regression and maximum entropy models 一文,并说明了这种证明是在统计学习方法中介绍最大熵模型的通用导出证明的一个特例
结论
去清华的 FIT 听了一次轻沙龙,介绍了关于机器阅读理解的一些进展,有趣的是上午九点演讲的博士还说有一个还没公开的工作:BERT,很牛逼,很有钱,八块 p100 训一年,结果十点半机器之心就发了报道,下午就知乎满天飞了,说 NLP 新的时代到来了…
这个沙龙是一个系列,之后可能会有机器翻译、深度贝叶斯、迁移学习和知识图谱啥的,要是有时间的话再听再记录吧
Deep-Bayes 2018 Summer Camp 的习题
填不动了,就到这吧
记录 Variational Inference、Expectation Maximization、Markov Chain Monte Carlo 等用于概率机器学习中未知变量推断的算法的原理、推导。
很多内容和推导、图片来自悉尼科技大学徐亦达教授的在线课程及其讲义,徐老师讲非参贝叶斯的一系列视频非常好,可以直接在 b 站或者优酷搜索他的名字找到视频。
徐老师的课程讲义地址:roboticcam/machine-learning-notes,如果不额外说明,一些截图和代码均来自徐老师的讲义。
其他一些内容来自各种书或者 tutorial,引用出处我会在文中说明。
Latent Dirichlet Allocation 文档主题生成模型学习笔记
本文主要归纳自《LDA 数学八卦》,原文写的非常精彩(建议先阅读原文),有许多抛砖引玉之处,本文梳理了其一步一步推出 LDA 的脉络,删除了不相关的一些扩展,比较大白话的总结一下 LDA。
本科毕业设计是做一个基于 seq2seq 的短句文摘模型,并设计了一种情感融合机制
现在对整个模型做一个简单的总结
记录入门 NLP 中 seq2seq 模型时学习到的一些深度学习基础知识。
论文翻译:
作者:
学校大创项目简单的 app
实现功能,录制声音存为 wav,利用 json 与服务器通信,上传 wav 到服务器,服务器转为 midi 文件,从服务器下载 midi 和乐谱并播放,同时电子琴改装后也可以与服务器通信,由手机给电子琴辅助参数,电子琴通过 arduino 从服务器上读取乐曲中间键值文件播放。