Memory Augmented Policy Optimization for Program Synthesis and Semantic Parsing读书笔记

最新推荐文章于 2022-04-24 22:01:12 发布
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对policy Gradient的一种改进算法。利用一个memory buffer存储high reward的trajectory，估计gradient时利用inside buffer和outside buffer两部分的加权和来估计，能有效降低variance

cs224u 自然语言推理:任务和数据集-1
段智华的博客
07-28 719
cs224u 自然语言推理:任务和数据集-1 nli_01_task_and_data.ipynb __author__ = "Christopher Potts" __version__ = "CS224u, Stanford, Fall 2020" 目录概述任务主要资源安装部署语料库的属性SNLI属性 概述 自然语言推断(Natural Language Inference，NLI)是预测单词、短语、句子、(段落、文档等)之间的逻辑关系的任务。这种关系对于用自然语言进行的各种推理是至关重要的:辩论、解
Memory augmented policy optimization for program synthesis and semantic parsing论文阅读
蜜汁菠萝头
04-13 390
Code neural-symbolic-machines有一份pytorch实现的代码https://github.com/pcyin/pytorch_neural_symbolic_machines.git 这份代码是用pytorch实现，加入了taBert，并使用MAPO做为优化。 运行脚本在table下的experiment.py文件。 OMP_NUM_THREADS=1 python -m \ table.experiments \ train \ seed 0 \ --cuda
谷歌大脑提出MAPO：用于程序合成的策略优化方法
机器之心
07-21 1307
策略梯度方法正在获得越来越多学者的关注。来自西北大学、谷歌大脑的研究人员近日提出了内存策略优化方法 MAPO，其通过弱监督的方式在泛化程序合成和问答任务中性能超过了此前几种全监督的基准方法，该研究的论文已提交至 NIPS 2018 大会。 ...
菜鸟的NLP学习记001 ---------斯坦福公开课CS224n--------自然语言处理简介
qweqwrfdsf的博客
09-02 2206
本文为学习笔记，供自己复习回顾，分享，交流，如果专家们发现谬误之处欢迎批评与修正。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 最近因为有一门叫做text mining的课，并且NLP一直都...
DuoRC: Towards Complex Language Understanding with Paraphrased Reading Comprehension读书笔记
sjh18813050566的专栏
01-27 370
发表于ACL2018 构建了DuoRC数据集，是一个大规模复杂阅读理解任务，问题和文本的重合度低，且有大量叙述成分需要常识和推理。
NeurIPS | 2018 （2）
u014033218的专栏
04-07 4071
Poster Wed Dec 5th 05:00 -- 07:00 PM @ Room 210 #88 Information-theoretic Limits for Community Detection in Network Models InWed Poster Session B Chuyang Ke · Jean Honorio Paper » Poster Wed...
神经符号机器框架：结合强化学习提升程序合成与语义解析能力
接下来，我们讨论内存增强策略优化（Memory Augmented Policy Optimization, MAPO），这是一种优化策略，使用记忆缓冲区来存储有希望的轨迹。这种方法通过快速访问这些轨迹来加速和稳定策略梯度的训练。MAPO特别适合...
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
ICCV2019语义分割/UDA:ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic SegmentationACE：适应变化环境下的语义分割
ssshyeong的博客
04-24 3349
ACE，这是一个语义分割框架，可以随着时间的推移动态地适应不断变化的环境。通过将原始源域中的标记训练数据的分布与移位域中的传入数据的分布相一致，ACE为它所看到的环境合成标记训练数据。然后使用这些样式化的数据更新分割模型，使其在新环境中表现良好。为了避免忘记过去环境中的知识，我们引入了一种存储以前看到的域的特征统计信息的内存。这些统计数据可以用来重放之前观察到的任何域中的图像，从而防止灾难性遗忘。
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
CVPR2018下载+CVPR2018论文百度云+2018CVPR论文下载+2018CVPR百度云
王博（Kings）的博客
06-25 5054
链接：https://pan.baidu.com/s/1QUXtDp5RQVNx-R55TkL13Q 提取码：
CS224U Natural Language Understanding 2018
05-17
Natural Language Understanding NLP Semantic parsing
cs224u:cs224u
05-31
cs224u cs224u 使用手套模型 从下载“Wikipedia 2014 + Gigaword 5 (6B tokens)” 300d 手套数据集注意：原始文件名为 .gz 但未压缩，您可能只想将其重命名为 .txt 通过以下./make_glove_dict.py glove.6B.300d.txt转换为 numpy 格式： ./make_glove_dict.py glove.6B.300d.txt 运行评估： ./main.py glove.6B.300d.txt ./20news-18828
图像和流媒体 -- 详解YUV数据格式
不积跬步，无以至千里
10-19 1万+
如需转载请注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29350001/article/details/78283369 我们在讲 FFmpeg 系列的时候，有提到 YUV 的。其中包括YUV播放器、简单的YUV格式介绍。 参看：FFmpeg再学习 -- 视音频基础知识 接下来详细研究一下： 参看：YUV -- 维基百科 参看：图文详解YUV420数据格式 一、YUV简...
句法依存分析_一个快要被NLP人遗忘的方向: 句法分析
weixin_30392607的博客
01-15 949
句法分析包含：成分句法分析(constituent syntactic parsing) 依存句法分析(dependency syntacticparsing) 语义依存分析(semantic dependency parsing)目前的句法分析已经从成分句法分析转向依存句法分析，一是因为通用数据集Treebank(Universal Dependencies treebanks)的...
python nltk语义分析_Python自然语言工具包(NLTK)入门
weixin_39562340的博客
11-21 949
在本期文章中，小生向您介绍了自然语言工具包（Natural Language Toolkit），它是一个将学术语言技术应用于文本数据集的 Python 库。称为“文本处理”的程序设计是其基本功能；更深入的是专门用于研究自然语言的语法以及语义分析的能力。鄙人并非见多识广， 语言处理（linguistic processing） 是一个相对新奇的领域。如果在对意义非凡的自然语言工具包（NLTK）的说明...
NeurIPS 2019｜腾讯AI Lab详解入选论文，含模仿学习、强化学习、自动机器学习等主题...
腾讯AI实验室
12-08 1678
感谢阅读腾讯 AI Lab 微信号第 89 篇文章。本文将解读腾讯 AI Lab 入选 NeurIPS 2019 的 14 篇论文。第 33 届神经信息处理系统大会（NeurIPS 20...
【AI 顶会】NIPS2019接收论文完整列表
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TomRen
09-11 3万+
NeruIPS2019接受的论文列表已放出
cs224u 向量空间模型之Distributional neighbors、Observed/Expected、PMI
段智华的博客
02-09 913
本文讲解词向量中的分布邻居、观测值/期望值、点互信息PMI等内容。 Distributional neighbors（分布邻居）： 对于给定的单词w，neighbors函数根据单词距w的距离（默认值：vsm.cosine），对词汇表中的所有单词进行排序。通过使用这个函数，可以了解距离函数的不同之处。 cs224u 向量空间模型 Vector-space models（https://du...
MEMO RAG: Memory-Augmented RAG
最新发布
01-04
### Memory-Augmented RAG 技术原理 Memory-Augmented RAG (Retrieval-and-Generation) 是一种增强型架构，在传统RAG基础上引入外部记忆机制，旨在提升模型处理复杂对话和长期依赖的能力。这种架构不仅利用了检索到的信息作为上下文输入给生成器，还通过额外的记忆组件存储过往交互记录以及重要知识点[^1]。 具体来说，当面对一个问题时，系统会先执行一次初步检索操作以获得最相关的文档片段；与此同时，访问内部维护的一个持久化数据库——即所谓的“memory store”。该store可以保存之前已经学习过的事实性陈述、用户偏好或者其他任何形式的知识积累。随后，这些来自不同源的数据会被融合起来供后续解码阶段使用，使得最终产生的回复更加精准且连贯[^5]。 对于技术实现而言，Memory-Augmented RAG通常涉及以下几个核心要素： - **高效索引结构**：为了快速定位所需资料，必须设计合理的索引方案以便于支持即时查询需求。 - **动态更新策略**：随着新信息不断涌入，如何保持内存内容的有效性和时效性成为一大挑战。因此需要制定一套完善的规则体系用于管理新增条目与过期项之间的平衡关系。 - **多模态集成能力**：考虑到实际场景下的多样性，除了纯文本外，图像、音频等多种形式的内容也应被纳入考量范畴之内，进而拓宽系统的感知边界[^2]。 ```python class MemoryAugmentedRAG: def __init__(self, memory_store): self.memory_store = memory_store def retrieve(self, query): # 执行常规检索流程... # 同步读取关联记忆单元 related_memories = self.memory_store.get_related_entries(query) return combined_context def generate_response(self, context): pass # 实现响应生成逻辑 ``` ### 应用场景分析 在客服机器人领域，Memory-Augmented RAG可以帮助机器更好地理解客户意图，并给出更为个性化的建议和服务体验。例如，在线旅游平台可以根据游客的历史浏览行为推荐相似目的地或活动项目；电商平台则能依据购买历史预测潜在兴趣商品并适时推送促销优惠信息[^3]。 教育辅助工具同样可以从这项技术创新中受益匪浅。教师可以通过定制专属的学习路径引导学生逐步掌握课程要点；而学生们也能借助内置的智能导师随时解答疑惑，巩固薄弱环节，形成良性循环的学习模式[^4]。
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