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深度神经网络(DNN)的泛化性能相当依赖于训练集的规模(size)和丰富性(variations).但是在很多场景下无法搜集到如此多的数据,如皮肤病,卫星图片(飞机残骸).尽管每种特殊的情况发生的概率很低,人为处理的成本也很低,但当我们有大量的”特殊情况”时,问题就变得复杂了起来.如何利用一个或一些成熟域上的先验知识，去解决另一个样缺少样本域上的复杂任务是跨域少样本学习(Cross-DomainF

导读：本期为AI简报20210122期，将为您带来9条相关新闻，新增论文推送，在文章底部，祝各位牛年大吉~本文一共3700字，通篇阅读结束需要7~10分钟1.保姆级教程：深度学习环境配置指南！

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-24引言    本次主要给大家介绍两篇文章。第一篇文章主要讲的是会话响应生成，其主要针对的是当前神经网络对话系统倾向于在语料库中生成响应的问题，这样不利于会话响应的多样性。第二篇文章主要针对的是模型会话一致检测的问题，怎么才能评估呢？作者提出一种自动在数据集提取实例进行评估的方法。PS：欢迎关注AINLPer

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-12引言    本篇给大家继续介绍中国科学院&&微信AI团队今年入围ACL的两篇文章，这两篇文章都是关于神经网络翻译。其中第一篇主要解释了暴露偏差和过度校正现象，提出了一种新的解决方法并该方法与试图解决该类问题的其他方法进行了对比。第二篇针对神经机器翻译模型，非自回归模型容易产生过翻译和漏翻译错误，作者提出了

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-8引言    本次给大家分享的是今年腾讯微信AI团队入选ACL的两篇文章，第一篇文章主要是针对中文诗歌生成的问题，介绍中文现代诗歌生产的修饰控制编码器，该编码器具有隐喻、拟人化等修辞功能。第二篇文章主要是针对递归神经网络RNNs在全局信息建模上的不足，提出了一种全局上下文增强的深度转换架构（美其名曰：GCDT

大家好，欢迎收听《中华麻醉学杂志》播客论文推送，我是播报员张玉强。今天为大家推送的是由上海长征医院袁红斌教授今年发表的综述，题目是《骨关节置换术高龄患者的麻醉与加速康复》。