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终止可微分树专家
原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型可变树机器架构，通过树形解释器将符号树操作编译为张量操作，从而提升结构转换任务的性能。同时，研究提出了基于递归Transformer的分层方法，扩展了双向语言模型的预训练目标，实验结果表明在语言建模和无监督解析中表现优异。
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关键要点
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介绍了一种新型可变树机器架构（DTM），通过树形解释器将符号树操作编译为张量操作，提升结构转换任务的性能。
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提出基于递归Transformer的分层方法，扩展双向语言模型的预训练目标，预测每个单词给定其左右抽象节点。
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实验结果表明，该方法在语言建模和无监督解析方面表现优异。
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延伸问答
什么是可微分树专家（DTM）架构？
可微分树专家（DTM）架构是一种新型的机器学习架构，通过树形解释器将符号树操作编译为张量操作，以提升结构转换任务的性能。
该研究提出了什么新的方法来扩展双向语言模型的预训练目标？
研究提出了一种基于递归Transformer的分层方法，旨在预测每个单词给定其左右抽象节点。
实验结果显示该方法在什么方面表现优异？
实验结果表明，该方法在语言建模和无监督解析方面表现优异。
可微分树专家架构如何提升结构转换任务的性能？
通过将符号树操作编译为张量操作，DTM架构实现了更高效的结构转换。
该研究的主要贡献是什么？
主要贡献是提出了一种新型的可变树机器架构和基于递归Transformer的分层方法，提升了结构转换任务的性能。
可微分树专家架构的应用场景有哪些？
可微分树专家架构适用于结构转换任务、语言建模和无监督解析等场景。
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