基于一个可伸缩的、任务无关的系统，OpenAI在一组包含不同的语言任务中获得了最优的实验结果，方法是两种现有理念的结合：迁移学习和无监督的预训练。
2018-06-13 18:00
谷歌的结果促进了半监督学习的复兴，而且还发现3点有趣的现象：（1）SSL可以匹配甚至优于使用数量级更多标记数据的纯监督学习。（2）SSL在文本和视觉两个领域都能很好地工作。（3）SSL能够与迁移学习很好地结合。
2019-07-13 07:31
文档级关系抽取要同时从多个句子中提取关系。针对这个任务，本文提出了一个半监督算法 DocRE。DocRE 共有三个新组件：
2022-08-31 15:08
同时，我们可以从互联网轻松获取海量粗标注的图片，如利用Flickr的标签。因此，研究如何在弱监督条件下，即仅提供粗略图片类别标注，训练目标检测模型，具有重要的意义。已有学者探索了基于多示例学习构建弱监督条件下的目标检测模型学习方法，但是模型的精确度仍然难以令人满意
2018-05-15 16:51
之前小编在网上看到一个问题，就是关于钢铁侠的推进系统是怎样实现的，有一个叫杨小彻的网友给我们做了如下的翻译解答：
2014-04-16 15:54
根据Patel和Nishball的说法，此前屡屡被爆料将成为GPT-4大杀器的谷歌Gemini，已经开始在新的TPUv5 Pod上进行训练了，算力高达~1e26 FLOPS，比训练GPT-4的算力还要大5倍。如今，凭借着TPUv5，谷歌已经成为了算力王者。
2023-09-04 16:02
本文讨论了物联网（IoT）的基础伦理问题。首先作者简单阐述了物联网的发展现状包括未来物联网发展的展望。之后作者着重探讨物联网所带来的道德问题，包括：知情首肯，隐私，信息安全，人身安全等。
2018-11-17 09:10
神经网络作为深度学习的重要组成部分，其训练方式多样，其中无监督学习是一种重要的训练策略。无监督学习旨在从未标记的数据中发现数据内在的结构、模式或规律，从而提取有用的特征表示。这种训练方式对于大规模未
2024-07-09 18:06
当使用监督学习(Supervised Learning)对大量高质量的标记数据(Labeled Data)进行训练时，神经网络模型会产生有竞争力的结果。例如，根据Paperswithcode网站统计
2022-10-18 16:28
本研究提出了一种自监督的多摄相机3D占据预测方法，名为OccNeRF。该方法旨在解决无界场景的建模问题。
2024-01-02 14:53
