Deep Learning for NLP 文章列举

本文列举了深度学习在自然语言处理领域的关键论文,涵盖了词嵌入学习、半监督学习、语言模型、情感分析等多个方向,提供了对深度学习在NLP应用的理解与展望。

Deep Learning for NLP 文章列举

 
大部分文章来自:
包括从他们里面的论文里找到的related work
 
Word Embedding Learnig
Antoine Bordes, et al. 【AAAI'11】Learning Structured Embeddings of Knowledge Bases
Ronan Collobert, et al.【JMLR'12】Natural Language Processing (Almost) from Scratch
 
 
Semi-supervised learning of compact document representations with deep networks
 
Language Model
博士论文:Statistical Language Models based on Neural Networks 这人貌似在ICASSP上有个文章
 
Sentiment
 
other NLP 以下内容见socher主页
Parsing with Compositional Vector Grammars 目测今年ACL best paper候选哦
Better Word Representations with Recursive Neural Networks for Morphology
Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector Spaces
Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection
Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks
Learning Continuous Phrase Representations and Syntactic Parsing with Recursive Neural Networks
Joint Learning of Words and Meaning Representations for Open-Text Semantic Parsing
 
Tutorials
Ronan Collobert and Jason Weston【NIPS'09】Deep Learning for Natural Language Processing
Richard Socher, et al.【NAACL'13】【ACL'12】Deep Learning for NLP
Yoshua Bengio【ICML'12】Representation Learning
Leon Bottou, Natural language processing and weak supervision
Yoshua Bengio最新AAAI 2013 tutorialhttp://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/talks/aaai2013-tutorial.pdf

转载于:https://www.cnblogs.com/xlhblog/p/3192416.html

深度学习的统计信息涵盖多个方面,以下为你列举一些常见的统计维度及相关信息: ### 研究热度 在学术研究方面,深度学习相关的论文发表数量呈现逐年快速增长的趋势。从学术数据库中可以看到,每年以深度学习为主题的论文数以万计,尤其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的分布较为集中。在计算机视觉中,深度学习在图像分类、目标检测、语义分割等子领域取得了众多突破性成果。例如 RT - DETR 这类实时检测框架的提出,在实时目标检测领域展现出了卓越的性能,RT - DETR - R50 在 COCO val2017 和 T4 GPU 上以 108 FPS 实现了 53.1% AP,RT - DETR - R101 实现了 54.3% AP 和 74 FPS [^3]。 ### 应用领域分布 深度学习在金融、医疗、交通、娱乐等多个行业都有广泛应用。在金融领域,深度学习用于风险评估、欺诈检测等,能够通过分析大量的交易数据识别异常模式。医疗领域中,它被应用于疾病诊断、医学影像分析等,帮助医生更准确地发现病变。交通领域,自动驾驶技术依赖深度学习进行环境感知和决策规划。娱乐行业则利用深度学习实现个性化推荐、虚拟角色生成等功能。 ### 模型规模与复杂度 随着技术的发展,深度学习模型的规模不断增大。以语言模型为例,从早期的较小规模模型逐渐发展到如今拥有数百亿甚至上万亿参数的大模型。大模型在语言理解、生成等任务上表现出了强大的能力,但同时也带来了计算资源需求大、训练成本高的问题。 ### 开源情况 开源社区对深度学习的发展起到了巨大的推动作用。许多知名的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等都是开源的,吸引了大量开发者参与贡献。开源的数据集,如 ImageNet、COCO 等,为模型的训练和评估提供了标准的基准。 ### 计算资源消耗 深度学习模型的训练需要大量的计算资源,特别是使用 GPU 集群进行大规模训练。统计数据显示,训练一个大型的深度学习模型可能需要数千甚至上万小时的 GPU 计算时间,这也导致了能源消耗的增加。 ```python # 以下是一个简单的使用 PyTorch 构建深度学习模型的示例 import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的全连接神经网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 20) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(20, 1) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x model = SimpleNet() print(model) ```
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