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Stanford自然语言推理(SNLI)数据集
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关键词：资源, 自然语言处理, PDF, 教育网站, 数据
【开放数据:Stanford自然语言推理(SNLI)数据集】”The Stanford Natural Language Inference (SNLI) Corpus” [1] 介绍论文《A large annotated corpus for learning natural language inference》 [2] [1] http://nlp.stanford.edu/projects/snli/
[2] http://nlp.stanford.edu/pubs/snli_paper.pdf
Stanford NLP Group Topic
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关键词：自然语言处理, 教育网站
[1] Stanford NLP Group Topic 涵盖了NLP领域的几大主流方向 平时很关注这个。。。 [1] http://nlp.stanford.edu/research.shtml
RNN 直接在字符级做序列预测
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关键词：会议活动, 深度学习, 算法, 语音, HMM, NIPS, 会议, 论文
将语音识别中用于序列译码的HMM换为RNN 直接在字符级做序列预测. 而字符序列与输入特征的对齐由内置了attention机制的RNN学习. attention指在预测字符时扫描输入序列并选择具有相关性的帧. ATTENTION-BASED [Bahdanau,arXiv15] [1] RNN[Chorowski,NIPS14ws] [2] [1] http://arxiv.org/abs/1508.04395
[2] http://www.dlworkshop.org/accepted-papers
Variational autoencoder
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关键词：深度学习, 论文
自己的idea和别人撞车了怎么办？欧洲人给我们作一个很好的范例。Kingma&Welling和DeepMind分别做出了variational autoencoder [1] [2] 两篇文章第一版发表只差不到一月，但后来都相互引用了对方，声称和对方是同时独立作出的。既体面解决问题，又赢得了别人的尊重。 [1] http://arxiv.org/abs/1312.6114
[2] http://arxiv.org/abs/1401.4082
公开推荐论文的网站Recommend-Paper.org
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关键词：会议活动, 深度学习, NIPS, 会议
[Recommend-Paper.org] [1] 现在作者们可以把自己的论文上载到网站，允许公开评论，然后被组委会看中的将被推荐到12月10日的 Deep Learning Symposium @ NIPS’2015 [1] https://recommend-papers.org/
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