谷歌Universal Sentence Encoder v21：多任务学习的高效 sentence embeddings

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"Universal Sentence Encoder v21是2018年由Google Research团队发布的一项重要研究成果，它专注于多任务学习在自然语言处理（NLP）领域的应用。该研究的目的是开发一种能够将句子编码成向量的模型，这些向量特别设计用于支持跨任务迁移学习，即在不同的NLP任务之间共享和迁移知识。 模型的核心是Universal Sentence Encoder，它相较于传统的基于词级别的转移学习（通过预训练词嵌入进行）有显著的优势。这种句子级别的编码模型不仅提高了性能，而且允许在准确性和计算资源之间实现灵活的权衡。研究者提供了两种变体，一种是注重准确性，另一种是在保证一定性能的前提下，对计算资源有更高效的利用。 作者们深入研究了模型的复杂性、资源消耗与转移任务训练数据的关系，并进行了详细的实验对比。实验结果显示，使用句子级别的转移学习方法普遍优于仅依赖词级别的方法。这表明，对于NLP任务，句子编码模型能够更有效地捕捉语义和上下文信息，从而提升任务执行的效果。 此外，该研究还包含了对没有使用任何转移学习的基线模型的比较，以强调Universal Sentence Encoder在实际任务中的优越性。总体而言，Universal Sentence Encoder v21是自然语言处理领域的一次重要突破，它展示了如何通过多任务学习和高级的句子表示技术，提高NLP任务的泛化能力和效率，为后续的研究和实际应用提供了新的方向。"

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**PyPI 官网下载 | arxiv-collector-0.2.0.tar.gz** PyPI（Python Package Index）是Python编程语言的官方软件仓库，它为开发者提供了上传、分享和下载Python模块的平台。在本案例中，我们讨论的是一个名为`arxiv-...

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class Adam: """Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)""" def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999): self.lr = lr self.beta1 = beta1 self.beta2 = beta2 self.iter = 0 self.m = None self.v = None def update(self, params, grads): if self.m is None: self.m, self.v = {}, {} for key, val in params.items(): self.m[key] = np.zeros_like(val) self.v[key] = np.zeros_like(val) self.iter += 1 lr_t = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2**self.iter) / (1.0 - self.beta1**self.iter) for key in params.keys(): #self.m[key] = self.beta1*self.m[key] + (1-self.beta1)*grads[key] #self.v[key] = self.beta2*self.v[key] + (1-self.beta2)*(grads[key]**2) self.m[key] += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) self.v[key] += (1 - self.beta2) * (grads[key]**2 - self.v[key]) params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + 1e-7) #unbias_m += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) # correct bias #unbisa_b += (1 - self.beta2) * (grads[key]*grads[key] - self.v[key]) # correct bias #params[key] += self.lr * unbias_m / (np.sqrt(unbisa_b) + 1e-7)

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