• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models скачать в хорошем качестве

Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models

This video explores sampling from pre-trained transformers to augment small, labeled datasets. This study compares the results of fine-tuning BERT, GPT-2, and BART for generating new data. Each technique has a distinct way of making sure the augmented data preserves the original class label such as positive or negative sentiment or a respective topic in a topic classification task. I think this is a really exciting use of generative models, showing that they are more useful than just being the first step of representation learning! Thanks for watching and please subscribe! Paper Links: Data Augmentation using Pre-trained Transformers: https://arxiv.org/pdf/2003.02245.pdf Next Word Prediction Demo: https://github.com/renatoviolin/next_... Conditional BERT for Contextual Augmentation: https://arxiv.org/pdf/1812.06705.pdf BART: https://arxiv.org/pdf/1910.13461.pdf T5: https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf GPT-3: https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf BERT: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf GPT: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/op... ImageGPT (images used to describe AE vs. AR): https://cdn.openai.com/papers/Generat... Classification Accuracy Score: https://arxiv.org/pdf/1905.10887.pdf BigGAN: https://arxiv.org/pdf/1809.11096.pdf Guide to using BERT (will help understand how label embedding would work): http://jalammar.github.io/a-visual-gu... Conditional GANs: https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf SPADE (conditional batch norm example, albeit kind of an intense example): https://arxiv.org/pdf/1903.07291.pdf Pre-training via Paraphrasing: https://arxiv.org/pdf/2006.15020.pdf PEGASUS: https://arxiv.org/abs/1912.08777 Don't Stop Pretraining: https://arxiv.org/pdf/2004.10964.pdf Chapters 0:00 Introduction 1:16 Labeling Data is difficult! 2:15 Data Augmentation in NLP 3:18 Contextual Augmentation 4:12 Conditional BERT 6:58 BERT vs. GPT-2 vs. BART 8:53 Data Augmentation Approach 10:00 How Data is Generated 11:08 Class Label in Vocabulary? 13:07 Experiment Details 13:38 Results Extrinsic Evaluation 14:18 Classification Accuray Score used for GANs, VAEs in images 14:45 Intrinsic Analysis 16:25 Connection to Don’t Stop Pretraining 17:17 Connection with MARGE, PEGASUS, ELECTRA 18:27 Connection with Pattern-Exploiting Training

Comments
  • Easy Data Augmentation for Text Classification 5 лет назад
    Easy Data Augmentation for Text Classification
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Don't Stop Pretraining! 5 лет назад
    Don't Stop Pretraining!
    Опубликовано: 5 лет назад
  • ImageGPT (Generative Pre-training from Pixels) 5 лет назад
    ImageGPT (Generative Pre-training from Pixels)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • AI Weekly Update - February 7th, 2022 4 года назад
    AI Weekly Update - February 7th, 2022
    Опубликовано: 4 года назад
  • LSTM is dead. Long Live Transformers! 6 лет назад
    LSTM is dead. Long Live Transformers!
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Bad Bunny's Apple Music Super Bowl Halftime Show 2 дня назад
    Bad Bunny's Apple Music Super Bowl Halftime Show
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Трансформаторы-переключатели: масштабирование до моделей с триллионами параметров с простой и эфф... 5 лет назад
    Трансформаторы-переключатели: масштабирование до моделей с триллионами параметров с простой и эфф...
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Exploring Simple Siamese Representation Learning 5 лет назад
    Exploring Simple Siamese Representation Learning
    Опубликовано: 5 лет назад
  • GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners (Paper Explained) 5 лет назад
    GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation 5 лет назад
    Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation
    Опубликовано: 5 лет назад
  • AI Weekly Update - January 31st, 2022 4 года назад
    AI Weekly Update - January 31st, 2022
    Опубликовано: 4 года назад
  • Rymanowski, Świdziński: Polski program jądrowy Трансляция закончилась 21 час назад
    Rymanowski, Świdziński: Polski program jądrowy
    Опубликовано: Трансляция закончилась 21 час назад
  • CheckList Explained! (ACL 2020 Best Paper) 5 лет назад
    CheckList Explained! (ACL 2020 Best Paper)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 7 лет назад
    BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение 5 лет назад
    Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 5 лет назад
    Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Трансформерные нейронные сети — ОБЪЯСНЕНИЕ! (Внимание — это всё, что вам нужно) 6 лет назад
    Трансформерные нейронные сети — ОБЪЯСНЕНИЕ! (Внимание — это всё, что вам нужно)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Language Models are Open Knowledge Graphs (Paper Explained) 5 лет назад
    Language Models are Open Knowledge Graphs (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Causal Inference in Deep Learning (Podcast Overview with Brady Neal) 3 года назад
    Causal Inference in Deep Learning (Podcast Overview with Brady Neal)
    Опубликовано: 3 года назад
  • A bio-inspired bistable recurrent cell allows for long-lasting memory (Paper Explained) 5 лет назад
    A bio-inspired bistable recurrent cell allows for long-lasting memory (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5