【资源】NLP深度生成模型会议/论文列表

2019 年 11 月 19 日 专知

【导读】本文介绍了自然语言处理的深度生成模型,资源,会议地图和论文清单。在谈论深度生成模型时,通常会提到三个模型族:变分自编码器(VAE)生成对抗网络(GAN)归一化流(Normalizing Flows)。在这三个模型家族中,我们将更加关注VAE,因为它们更有效。GAN是否真的有效仍是一个悬而未决的问题。GAN的有效性更像是鉴别器的正则化,而不是“生成”部分。NLP的VAE模型涉及许多离散结构。对这些结构进行推断是棘手且明智的

Resources

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      以上是一个非常简化的思维导图。我正在考虑如何改进它。对于我的中国同学来说,有一点值得注意的是,我觉得在我们的大学教育课程中,这个图形建模的部分确实被遗漏了。所以我真诚地建议你认真考虑一下。

      想要跟国内的同学们分享的一点是,图模型的部分在国内计算机的课程体系中严重缺失,我在北大本科的时候几乎听都没听说过,很多内容都是到了哥大之后补上的。但这是机器学习中相当理论和核心的一部分,因此需要认真对待。PRML 中的变分推断一章是很好的入门材料。

NLP Side

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ML Side

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More Applications

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地址连接:

https://github.com/FranxYao/Deep-Generative-Models-for-Natural-Language-Processing


附注:更多深度生成模型资料请上,专知网站查看,
https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001726307898767

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深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达(多变量)数据的概率分布。有基于无向图模型(马尔可夫模型)的联合概率分布模型,另外就是基于有向图模型(贝叶斯模型)的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层(visible)的联合概率,然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visible之间的条件概率分布,也就是给定一个随机采样的隐含层,模型可以生成数据。 生成模型的训练是一个非监督过程,输入只需要无标签的数据。除了可以生成数据,还可以用于半监督的学习。
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