Multi-scale context aggregation by dilated convolutions [3] - dilation8_pascal_voc_deploy.prototxt [4] - 如何理解空洞卷积
论文阅读理解 - Convolutional Pose Machines [Paper - CVPR2016] [Code - Caffe] [Code - TensorFlow 1.0+] 基于序列化的全卷积网络结构
num_classes) mycm = mpl.cm.get_cmap('coolwarm') return mycm(norm(image)) 因为想进一步了解该模块的使用，我开始阅读...['gist_yarg'] = _gist_yarg_data datad['coolwarm'] = _coolwarm_data datad['Wistia'] = _wistia_data 阅读以上源码可知
论文阅读理解 - Panoptic Segmentation 全景分割 [Paper] 摘要 新的任务场景 —— 全景分割 Panoptic Segmentation: 统一了实例分割(Instance...可解释且易于理解 2.2 PQ 计算 先分别对每一类计算 PQ，再计算所有类的平均值. 对于类别不平衡问题，PQ 不敏感.
module * 像素级预测 pixellevel prediction tasks Introduction 场景识别，基于语义分割，其目标是对图像中的各像素分别分配一个类别标签，以对场景进行理解...global scene category clues —— Spatial pyramid pooling 和 Spatial pyramid pooling network 采用不同的空间信息来对场景整体理解...Pyramid Scene Parsing Network 复杂场景标注存在的问题 Mismatched Relationship 关系不匹配 复杂场景理解中，上下文关系是很普遍且重要的，物体间存在的共生
第一部分，我们的目标是涵盖神经阅读理解的本质，并介绍我们在构建有效的神经阅读压缩模型方面所做的努力，更重要的是了解神经阅读理解模型实际学习了什么，以及解决当前任务需要多大的语言理解深度。...译者注，这个和我们利用阅读理解来判定一个人的语言水平是类似的思想，所以高考的阅读理解是很有意义的。...在本文中，我们研究了阅读理解的问题：我们如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答这些理解性问题？...第一部分 ( PART 1 ) 侧重于阅读理解的任务，强调仔细阅读一小段，使计算机系统能够回答理解性问题。 第二章首先概述了阅读理解的发展历史和现状。...2.4 Datasets and Models 从2.1.3节可以看出，近年来阅读理解的成功主要是由两个关键部分驱动的：大型阅读理解数据集和端到端神经阅读理解模型。
斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛并不陌生，它也被誉为“机器阅读理解界的ImageNet”。...诸多来自全球学术界和产业界的研究团队都积极地参与其中，近期在机器阅读理解上已经取得了不小的突破，因此这两天刚好有时间，对里面涉及的一些开源框架进行学习一下。...在微软官方文章（从短句到长文，计算机如何学习阅读理解）中讲明了机器阅读理解是自然语言处理任务中难度系数较高的一个，如SQuAD问题和答案具有非常丰富的多样性。
机器阅读理解让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题，其中涉及到的理解、推理、摘要等复杂技术，对机器而言颇具挑战。...这也是百度联合举办2018机器阅读理解技术竞赛的重要原因。...可预见的未来： 崛起的中文领域机器阅读理解 目前，世界机器阅读理解领域经典赛事多集中在英文领域，比如由斯坦福大学发起的 SQuAD 挑战赛以及微软的 MSMARCO 机器阅读理解测试，而基于百度 DuReader...的2018机器阅读理解技术竞赛无疑将成为中文机器阅读理解领域的一大盛事。...此次百度与 CIPS、CCF 联合举办2018机器阅读理解技术竞赛并开放数据集，旨在进一步提升机器阅读理解技术的研究水平，并希望研究者能够利用数据集产出更好更优质的机器阅读理解模型，推动语言理解和人工智能领域技术研究和应用的发展
【Answer】: within a cloud 【文本样例-1】 什么是SQuAD阅读理解挑战赛 挑战赛 顾名思义，SQuAD机器阅读理解挑战赛，是一个基于SQuAD数据集的文本阅读理解挑战赛。...人类要做对一篇文章的阅读理解题，一定要理解这篇文字吗？其实未必。 中文房间实验 整体而言，机器的阅读理解，更类似于中文房间实验。...在机器阅读理解这件事情上，那些深度学习模型就相当于“屋里人”+手册，TA虽然可以作答，但相对于人类的“理解了之后回答”，TA更像是在“搬运文字组成答案”。...有2分是拼写问题，还有1分是阅读理解错了最后一道小题。 于是随口问她：“阅读理解知道怎么错了吗？” 她：“不知道。” 我：“这篇文章说了什么事？” 她：“不知道。” 我：“是忘了吧。...机器阅读理解 机器如何阅读？ 前文所述的众多模型，构造它们的神经网络机构和训练过程各有不同，但笼统而言，它们都是端到端的深度神经网络（一个神经网络可以简单理解为一个复杂的数学运算过程）模型。
https://arxiv.org/abs/1706.03762 https://arxiv.org/abs/1810.04805 在本文中，我将以run_squad.py以及SQuAD数据集为例介绍阅读理解的源码...这里讲一下比较特殊的最后一个参数，我们做的任务是阅读理解，如果有答案缺失，在SQuAD1.0是不可以的，但是在SQuAD允许，这也就是True的意思。...数据篇 其实阅读理解任务模型是跟文本分类几乎是一样的，大的差异在于两者对于数据的处理，所以本篇文章重点在于如何将原生的数据转换为阅读理解任务所能接受的数据，至于模型构造篇，请看文本分类： https:/...看英文注释会发现这个类其实跟阅读理解没关系，它只是处理之后对于句子分类任务的，自然在run_squad.py里面没被调用。...这里对窗口的长度有所限制，规定了start_offset不能比doc_stride大，这是第二个窗口的起点，从这个角度或许可以理解doc_stride代表平滑的长度。
参考 [1] - Center Loss - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 论文理解 [2]
VGG-nets/ResNets： 堆叠相同形状的网络 building blocks；—— 网络 depth
机器阅读是实现机器认知智能的重要技术之一。机器阅读任务主要有两大类：完形填空和阅读理解。 （1）完型填空类型的问答，简单来说就是一个匹配问题。...获取文档中词的表示 2） 获取问题的表示 3） 计算文档中词和问题的匹配得分，选出最优 （2）文本段类型的问答，与完型填空类型的问答，在思想上非常类似，主要区别在于：完形填空的目标是文档中的一个词，文本阅读理解的目标是文档中的两个位置...继上次复现了r-net的方案之后，现将之前复现过的Bidirectional AttentionFlow （经典的阅读理解模型）也进行记录一下。
机器阅读理解 斯坦福有个很重要的比赛，就是让机器完成阅读理解题目，即给定一篇文章，让机器理解文章含义进行题目回复。每年这一比赛都是国际性的，引来了业界、学术界的广泛关注。...本文将从技术的角度，深入浅出、以口语性质的方式给大家传递机器进行阅读理解的过程。...SQuAD比赛简介 SQuAD全称是"Stanford Question Answering Dataset",是用于机器阅读理解的一款数据集，也是斯坦福大学主办的机器阅读理解比赛。...该文章大致将机器做阅读理解的过程分为三个步骤：第一：就是机器通读一遍全文，即对article进行序列编码；第二：就是机器带着问题再读文章，也就是机器带着Question的编码，再从头对article进行阅读...目前用于机器阅读理解的深度学习框架很是单一，一般就是不断的Attention，再加上不断的迭代，去寻找答案。目前这种基于数据的阅读理解很受限制，感觉还是要跳出深度学习框架，才能真正地去做好理解。
SSD 方法基于前馈卷积网路来生成 bounding boxes集合，以及各box中物体类别分数，采用 NMS(non-maximum suppression)...
言归正传，《深入理解ES6》阅读笔记并不会照搬书上的内容，因为我觉得那很无趣，这些读书笔记会贯穿我自己所积累的知识和理解，而今天要给大家写一写babel。...如果你仔细阅读过文档，你应该可以发现有Stage 0，Stage 1这样的字样，Stage 目前来说是按照JavaScript提案来区分的，数字越小，说明提案的时间与现在的时间越接近，这也意味着Stage...0 包含所有的 Stage，这些预设选项，你都可以通过 env preset 这篇来理解其区分。...如果你有兴趣，不妨阅读一下 https://github.com/babel/babel-preset-env/blob/master/data/plugin-features.js 这个文件。...如果你对编写插件或preset有兴趣，你也可以阅读 https://babeljs.io/docs/plugins/#plugin-development 或者 https://babeljs.io/docs
本篇文章讲述的Glide 相关知识比较多，阅读完需要大量的时间。所以我们按需分配，根据目录寻找自己需要的知识点进行查看。...当然每个人的对每个框架的理解都各不相同，不过没关系我们可以多学习多总结，慢慢培养我们自己的框架结构意识。这个在我们平时开发过程中对我们帮助非常大。 ?...boolean isActiveResourceRetentionAllowed) { /***部分代码省略***/ } /***部分代码省略***/ } 在阅读源码的时候...void onLoadFailed(GlideException e); //返回通知单个请求时要使用的锁 Object getLock(); } 上面我们阅读into代码的时候知道了 request
训练CNN网络，以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分；并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。...这篇文章介绍机器阅读理解（Machine Reading Comprehension），包括MRC的概况、做法以及主要模型。...通常是转化位不同的NLP任务，来实现对文本不同层面的“理解”，例如如下的任务： 词性识别 命名实体识别 句法依存 句法依存 MRC也是一种理解文本的任务，它的大体模式是：机器阅读文档，并回答相关的问题...这跟我们做英语的阅读理解题目是非常的相似，阅读一篇英文章之后，基于此，做后面的几道选择题或者填空题。...我们前面还介绍过，如何基于BERT来做MRC的任务，感兴趣的读者可以看看： 【NLP】如何利用BERT来做基于阅读理解的信息抽取 总结 基于MRC可以完成知识抽取、QA等重要的NLP任务，读者务必熟悉。
关注文章公众号 回复"机器阅读"获取PPT资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 摘要 ---- 理解自然语言文本并回答相关问题是自然语言处理的核心任务之一。...在该工作中，胡明昊等人提出一种新颖的阅读+验证系统，该系统不仅利用一个神经网络阅读器来提取候选答案，还使用了一个答案验证器来判断预测答案是否被输入文本所蕴含。...此外，胡明昊等人引入了两个辅助损失来帮助阅读器更好地处理答案提取以及无回答检测这两个任务，并且探索了针对答案验证器的三种不同架构。...他的研究领域为问答系统和机器阅读理解。至今，他在IJCAI、AAAI和EMNLP等国际顶级会议上发表过论文。
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