ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

NIPS 2011 Domain Adaptation Workshop: Training Structured Prediction Models

new

domain

adaption

003

Автор: Google TechTalks

Загружено: 2012-02-02

Просмотров: 878

Описание: Domain Adaptation Workshop: Theory and Application at NIPS 2011
Invited Talk: Training Structured Prediction Models with Extrinsic Loss Functions by Slav Petrov

Slav Petrov is a Research Scientist at Google New York who works on problems at the intersection of natural language processing and machine learning. In particular, he's interested in syntactic parsing and its applications to machine translation and information extraction.

Abstract:
We present an online learning algorithm for training structured prediction models with extrinsic loss functions. This allows us to extend a standard supervised learning objective with additional loss-functions, either based on intrinsic or task-specific extrinsic measures of quality. We present experiments with sequence models on part-of-speech tagging and named entity recognition tasks, and with syntactic parsers on dependency parsing and machine translation reordering tasks.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
NIPS 2011 Domain Adaptation Workshop: Training Structured Prediction Models

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

NIPS 2011 Domain Adaptation Workshop: Cool world: domain adaptation of virtual and real worlds....

NIPS 2011 Domain Adaptation Workshop: Cool world: domain adaptation of virtual and real worlds....

Theoretical Limitations of Multi layer Transformers

Theoretical Limitations of Multi layer Transformers

Будем Наблюдать. Алексей  Венедиктов* и Сергей Бунтман / 03.01.26

Будем Наблюдать. Алексей Венедиктов* и Сергей Бунтман / 03.01.26

Energy Solutions Forum: Kirk Sorensen

Energy Solutions Forum: Kirk Sorensen

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

AI year in review: Trends shaping 2026

AI year in review: Trends shaping 2026

Экстренное заявление США / Пощёчина Кремлю

Экстренное заявление США / Пощёчина Кремлю

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

Учебник по Excel за 15 минут

Учебник по Excel за 15 минут

Is Learning Effective in Dynamic Strategic Interactions? Evidence from Stackelberg Games

Is Learning Effective in Dynamic Strategic Interactions? Evidence from Stackelberg Games

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]