Vi använder Bayesian optimering för att lära sig läroplaner för ordrepresentation lärande, optimera prestanda på nedströms uppgifter som beror på de inlärda representationer som funktioner. Läroplanen är modellerad av en linjär rankningsfunktion som är den skalärande produkten av en inlärd viktvektor och en konstruerad funktionsvektor som karakteriserar de olika aspekterna av komplexiteten hos varje instans i träningskortus. Vi visar att lära sig läroplanen förbättrar prestanda på en mängd olika nedströms uppgifter över slumpmässiga order och i jämförelse med den naturliga corpus ordning.
REF utnyttjar bayesian optimering för att optimera en läroplan funktion för utbildning distribuerade ord representationer.
Learning the Curriculum with Bayesian Optimization for Task-Specific Word Representation Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}