|Science：有调查有真相！某些AI领域多年无实际进展( 三 )
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对语言翻译进行研究的论文名为“On the State of the Art of Evaluation in Neural Language Models ， 此论文是DeepMind和牛津大学合力完成 。
在论文中 ， 作者提到神经网络架构的不断创新 ， 为语言建模基准提供了稳定的最新成果 。 这些成果都是使用不同的代码库和有限的计算资源进行评估的 ， 而这种评估是不可控的 。
根据其论文内容 ， 作者一共主要研究了三个递归模型架构（recurrent architectures） ， 分别是：LSTM、 RHN（Recurrent Highway Network）、NAS 。 研究RHN是因为它在多个数据集上达到了SOTA ， 而研究NAS是因为它的架构是基于自动强化学习的优化过程的结果 。
最后 ， 作者通过大规模的自动黑箱超参数调优 ， 重新评估了几种流行的体系结构和正则化方法 ， 得出的一个结论是：标准的LSTM体系结构在适当的正则化后 ， 其性能表现优于“近期”的模型 。
via https://www.sciencemag.org/news/2020/05/eye-catching-advances-some-ai-fields-are-not-real
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