本文简要介绍AAAI 2022录用论文“BROS: A Pre-trained Language Model Focusing on Text and Layout for Better Key Information Extraction from Documents”的主要工作。本文提出了一个对二维空间中文本的相对位置进行编码，并使用区域掩蔽策略利用无标签文档进行无监督学习的预训练语言模型，在
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf源代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GMSRA时隔大半年放出了Swin Transformer 2.0版本，在1.0版本的基础上做了改动，使得模型规模更大并且能适配不同分辨率的图片和不同尺寸的窗口！
译者 | VK【导读】：FlashTorch是PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包,本文介绍了如何使用FlashTorch揭示神经网络看到的内容前言几周前，我在AnitaB.org组织的Hopperx1 London上发表了演讲作为伦敦科技周的一部分。在演讲结束后，我收到了热烈的反馈，所以我决定写一个稍微长一点的演讲版本来介绍FlashTorch该软件包可通过p
Github下载： https://github.com/ARM-software/CMSIS_5/releases 论坛下载：
RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。
编辑丨极市平台导读 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/一些参数：max_grad_norm = 5 # 用于控制梯度膨胀，如果梯度向量的L2模超过max_grad_norm，则等比例缩小num_layers = 2 # lstm层数num_steps = 20 # 单个数据中，序列的长度。
3.1 目标定位 Object localization 定位就是标明汽车在图片中的具体位置。 训练集不仅包含了神经网络要预测的对象分类标签，
Core：学习搭建卷积神经网络并将其应用于计算机视觉识别。 1.1 计算机视觉 产生了新的产品和应用。 不只能处理小图，而且能处理大图，
超参数调试 3.1 调试处理 系统的组织超参调试过程的技巧，合适的超参数设定。 重要性程度：红 橙 紫 惯例1：关于参数，应
优化算法让神经网络运行的更快，有利于快速训练模型！ weight_decay：权重衰减项，防止过拟合的一个参数。
ell): """Long short-term memory unit (LSTM) recurrent network cell. The default non-peephole implementation i...
4.1 什么是人脸识别？ 人脸识别的一些术语：人脸验证和人脸识别。 人脸验证问题：只需要弄明白这个人和他声称的身份是否相符。 而人脸识别比人脸验证要难很多。 如果人脸验证的准确率足够高，那么就可以将其应用在人脸识别系统上。4.2 One-shot学习 主要讲如何构造人脸验证系统？ 人脸验证之所以难，是因为要解决“一次学习”，即one-shot learning的问题。这...
2.1 为什么要进行实例探究 神经网络的基本构件：卷积层，池化层和全连接层。通过探究实例，可以对如何构建
RNN的核心思想： 对RNN输入数据xt
x
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，然后通过网络计算并得到输出结果ht
h
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，再将某些信息（state，状态）传到网络的输入。 LSTM可以存储状态，并
目前两种最重要的预训练语言模型，一种是前面介绍过的BERT，另外一种就是GPT。GPT出了两个版本，GPT1.0和GPT2.0，GPT2.0相对于GPT1.0差别不大，可...
前面介绍过BERT，作为一种非常成功的预训练模型，取得了非常不错的成绩，那么，他还有改进的空间吗？本文介绍BERT的改进版，XLnet。看看它用了什么方法，改进了BERT...
事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。然...
事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从
从电信网络到社交网络，从经济网络到生物医学网络……图结构的数据无处不在。如何提取图的特征，表示或编码图的结构，基于图数据进行学习、推理和归纳变得越来越重要。因为无论是进行数据挖掘、分析...
预训练语言模型属于人工智能领域中自然语言处理领域的一个细分，是自然语言处理领域的重要突破，得到了越来越广泛的关注，相关研究者和从业人员在实际应用的过程中，亟需一本理论翔实、代码细节充分的参考书。本次给大家赠送3本新书，即《预训练语言模型》。本书内容本书详细梳理了预训练语言模型的基本概念和理论基础，并通过实际代码的讲解， 阐述了具有代表性的预训练语言模型的实现细节，非常适合需要快速、全面掌握预训
假期快要到了，本次给大家赠送5本人工智能领域的技术书籍，这次赠送的书籍是《图神经网络基础与前沿》。这是一本什么样的书图神经网络是近两年学术界的热点，在顶级会议上的文章越来越多。目前图像，语...
周末又到了，本周末给大家赠送3本人工智能领域的技术书籍，今天要推荐的书籍是《深入浅出图神经网络-GNN原理解析》。这是一本什么样的书图神经网络是近两年学术界的热点，在顶级会议上的文章越来越...
【自然语言处理（NLP）】基于BiLSTM的关系抽取，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。