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RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(通篇翻译)

RoBERTa:一种稳健优化的BERT预训练方法 Yinhan Liu ∗ Myle Ott ∗ Naman Goyal ∗ Jingfei Du ∗ Mandar Joshi † Danqi Chen Omer Levy Mike Lewis Luke Zettlemoyer † Veselin Stoyanov † Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering,…

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论文笔记 ACL 2020|A Two-Step Approach for Implicit Event Argument Detection

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《一种基于无监督学习的纹理表面缺陷自动检测方法》-- 阅读笔记

参考论文:《An Unsupervised-Learning-Based Approach for Automated Defect Inspection on Textured Surfaces》 整体思路 使用无缺陷样本进行模型训练,无监督学习 多尺度卷积降噪自编码器 + 高斯金字塔重建 完成训练 CDAE(卷积降噪自编码器):重建输入图像块,并生成残…

RoBERTa:A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(2019-7-26)

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【图像去模糊】Rethinking Coarse-to-Fine Approach in Single Image Deblurring

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【预训练语言模型】RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

阅读摘要:   本文在BERT模型的基础上进行了一些改进,提出了RoBERTa模型,并证明了RoBERTa比BERT的效果更好一些。 参考文献:   [1] RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach   [2] BERT模型讲解&#xff0c…

【PLM—2】——2019-Arxiv-Robera

2019年Arxiv上的一篇预训练模型RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach,虽然后来也没看到这个模型被哪个会议录用了,大概是因为创新点并不大。不过似乎因为效果比Bert好了一些些,而被研究者们广泛使用了(虽然也…

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论文:A Deep Learning Approach for Underwater Image Enhancement 作者:Javier Perez 年份:2017年 期刊: International Work-conference on the Interplay Between Natural & Artificial Computation 文章目录 介绍方法比较…

【NLP】 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

1. Dynamic Masking🌺 RoBERTa 是对 BERT 的优化提升,改进之一就是在 Masked Language Model (MLM) 任务中,使用 dynamic masking 代替原先的 static masking。 BERT :随机15%的 token 进行 mask,这个过程在数据预处理…

​从ASML年报看半导体产业的未来

来源:半导体行业观察 在前几天的文章《光刻机巨头ASML的十年变迁》中,笔者梳理了ASML近10年来的财报数据,介绍了其EUV/DUV光刻机出货量、年销售额、研发投入以及各地区的销售情况等。 近日,ASML又公布了2021年年报,我们…

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随着台积电先进工艺产能过剩定局,ASML的三大客户很可能不在采购EUV光刻机,如此ASML将陷入困境,能挽救它的只有中国市场了,这个时候也是ASML下定决心的时候,毕竟等待只会导致它未来更艰难。 EUV光刻机本来已是ASML的最大…

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美光拟投巨资在日本广岛建DRAM厂,目标2027年底投产

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俄罗斯完成首台350nm芯片光刻机制作,迈向半导体自给自足重要一步

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