https://arxiv.org/abs/1803.01465这个网站并不对应上文A mean-field and deep learning method for 3D medical image segmentation的原因是?
时间: 2024-06-09 09:04:32 浏览: 10
这个网站对应的是另一篇论文,标题为"Unsupervised Learning for Physical Interaction through Video Reconstruction",这可能是因为该网站的URL是根据提交的论文ID自动生成的,而不是根据论文标题自动生成的。所以如果你想找到"A mean-field and deep learning method for 3D medical image segmentation"的论文,你应该在该网站的搜索引擎中搜索该论文的标题或作者。
相关问题
https://arxiv.org/abs/1812.02356
这篇论文的题目是"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding",它提出了一种名为BERT的深度双向Transformer预训练模型,用于自然语言处理领域中的各种任务。BERT在多项自然语言处理任务中表现出色,并且在2019年的GLUE基准测试中打破了多项记录。该模型采用了Transformer编码器,并通过预训练方式学习了上下文相关的单词向量表示。如果您需要更详细的解释,请告诉我您感兴趣的方面。
https://arxiv.org/abs/1902.04864
这篇论文的题目是《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》,它是由Google AI Language团队发布的一篇自然语言处理领域的论文。BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写,是一种基于Transformer的深度双向编码器,可以用于各种自然语言处理任务,比如阅读理解、命名实体识别、情感分析等。BERT采用了预训练的方式,使用大量的无标注数据进行预训练,然后在特定任务上进行微调,使得BERT在各种自然语言处理任务上都取得了非常好的效果。此外,该论文提出了一种新的Masked Language Model预训练任务,通过随机地屏蔽输入中的一些单词,让模型来预测这些被屏蔽掉的单词,从而使得模型能够更好地理解上下文信息。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)