4.1 模型评估【stanford-cs329p】
3.7 循环神经网络【stanford-cs329p】
EMNLP-2021 Rethinking Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation：A Multi-Task Learning Approach
3.6 卷积神经网络【stanford-cs329p】
3.5 多层感知机【stanford-cs329p】
3.4 随机梯度下降【stanford-cs329p】
ACL-2019 Improving Robustness of Neural Machine Translation with Multi-task Learning
3.3 最简单也同样最常用的线性模型【stanford-cs329p】
3.2 最简单也最常用的决策树【stanford-cs329p】
Google-2022 Pathways：Asynchronous Distributed Dataflow for ML
Archive: 2022/5
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