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世界如此复杂,我们将如何定义!

原创 XLNet预训练模型,看这篇就够了!(代码实现)

文章目录1. 什么是XLNet2. 自回归语言模型(Autoregressive LM)3. 自编码语言模型(Autoencoder LM)4. XLNet模型4.1 排列语言建模(Permutation Language Modeling)4.2 Transformer XL4.2.1 vani...

2019-09-30 10:56:05

阅读数 55

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原创 BERT预训练模型的演进过程!(附代码)

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在...

2019-09-28 21:55:08

阅读数 64

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原创 Transformer各层网络结构详解!面试必备!(附代码实现)

1. 什么是Transformer 《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于T...

2019-09-26 15:03:52

阅读数 1190

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原创 推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)

1. 什么是推荐系统 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到...

2019-09-09 09:37:18

阅读数 158

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原创 Attention机制的精要总结,附:中英文机器翻译的实现!

1. 什么是Attention机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”?节?,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输?序列信息。当编码器为循环神经?络时,背景变量来?它最终时间步的隐藏状态。 现在,让我们再次思考那?节提到的翻译例?:输?为英语序列“They”“are”“watching...

2019-08-31 18:46:45

阅读数 63

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原创 seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)

文章目录1. 什么是seq2seq2. 编码器3. 解码器4. 训练模型5. seq2seq模型预测5.1 贪婪搜索5.2 穷举搜索5.3 束搜索6. Bleu得分7. 代码实现8. 参考文献 1. 什么是seq2seq 在?然语?处理的很多应?中,输?和输出都可以是不定?序列。以机器翻译为例,输...

2019-08-30 10:59:03

阅读数 144

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原创 textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

1. 什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛,如: 垃圾邮件分类:2分类问题,判断邮件是否为垃圾邮件 情感分析:2分类问题:判断文本情感是...

2019-08-27 08:41:51

阅读数 83

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原创 四步理解GloVe!(附代码实现)

文章目录1. 说说GloVe2. GloVe的实现步骤2.1 构建共现矩阵2.2 词向量和共现矩阵的近似关系2.3 构造损失函数2.4 训练GloVe模型3. GloVe与LSA、Word2Vec的比较4. 代码实现5. 参考文献 1. 说说GloVe 正如GloVe论文的标题而言,**GloVe...

2019-08-24 10:24:01

阅读数 78

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原创 NLP系列文章:子词嵌入(fastText)的理解!(附代码)

文章目录1. 什么是fastText2. n-gram表示单词3. fastText模型架构4. fastText核心思想5. 输出分类的效果6. fastText与Word2Vec的不同7. 代码实现8. 参考文献 1. 什么是fastText 英语单词通常有其内部结构和形成?式。例如,我们可以...

2019-08-23 08:47:09

阅读数 34

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原创 自然语言处理(NLP)的一般处理流程!

文章目录1. 什么是NLP2. NLP主要研究方向3. NLP的发展4. NLP任务的一般步骤5. 我的NLP启蒙读本6. NLP、CV,选哪个? 1. 什么是NLP 自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。**自然语言处理是研究在...

2019-08-20 19:36:10

阅读数 835

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原创 神经网络优化算法:Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法,一篇就够了!

1. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不?定更准确。这是为什么呢? 因为存在着训练误差和泛化误差: **训练误差:**模型在训练数据集上表现出的误差。 **泛化...

2019-08-19 19:57:50

阅读数 84

评论数 2

原创 强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN,面试看这篇就够了!

文章目录1. 什么是强化学习2. 强化学习模型2.1 打折的未来奖励2.2 Q-Learning算法2.3 Deep Q Learning(DQN)2.3.1 神经网络的作用2.3.2 神经网络计算Q值3. 强化学习和监督学习、无监督学习的区别4. 什么是多任务学习5. 参考文献 1. 什么是强化...

2019-08-18 17:41:26

阅读数 67

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原创 迁移学习(Transfer),面试看这些就够了!(附代码)

文章目录1. 什么是迁移学习2. 为什么需要迁移学习?3. 迁移学习的基本问题有哪些?4. 迁移学习有哪些常用概念?5. 迁移学习与传统机器学习有什么区别?6. 迁移学习的核心及度量准则?7. 迁移学习与其他概念的区别?8. 什么情况下可以使用迁移学习?9. 什么是finetune?10. 什么是...

2019-08-18 10:48:13

阅读数 188

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原创 白话--长短期记忆(LSTM)的几个步骤,附代码!

文章目录1. 什么是LSTM2. 输??、遗忘?和输出?3. 候选记忆细胞4. 记忆细胞5. 隐藏状态6. LSTM与GRU的区别7. LSTM可以使用别的激活函数吗?8. 代码实现9. 参考文献 1. 什么是LSTM 在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的...

2019-08-17 18:33:53

阅读数 437

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原创 三步理解--门控循环单元(GRU),TensorFlow实现。

文章目录1. 什么是GRU2. ?控循环单元2.1 重置门和更新门2.2 候选隐藏状态2.3 隐藏状态3. 代码实现GRU4. 参考文献 1. 什么是GRU 在循环神经?络中的梯度计算?法中,我们发现,当时间步数较?或者时间步较小时,**循环神经?络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对...

2019-08-16 15:41:29

阅读数 595

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原创 通俗易懂--循环神经网络(RNN)的网络结构!(TensorFlow实现)

文章目录1. 什么是RNN1.1 RNN的应用1.2 为什么有了CNN,还要RNN?1.3 RNN的网络结构1.4 双向RNN1.5 BPTT算法2. 其它类型的RNN3. CNN与RNN的区别4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大5. 实例代码 1. 什么是RNN 循环神经网络(Rec...

2019-08-15 14:41:17

阅读数 37

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原创 CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)

文章目录1. 什么是CNN1.1 输入层1.2 卷积计算层(conv)1.3 激励层1.4 池化层1.5 全连接层1.6 层次结构小结1.7 CNN优缺点2. 典型CNN发展历程3. 图像相关任务3.1 图像识别与定位3.1.1 思路1:识别+定位过程3.1.2 思路2:图窗+识别3.2 物体检测...

2019-08-11 14:36:54

阅读数 279

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转载 激活函数、正向传播、反向传播及softmax分类器,一篇就够了!

文章目录1. 深度学习有哪些应用2. 什么是神经网络2.1 什么是感知器2.2 神经网络的结构2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力3. 神经网络的计算过程3.1 计算过程3.2 随机初始化模型参数3.3 激活函数3.3.1 激活函数有哪些3.3.2 优缺点3.3.3 为什么使用激活函数3.3....

2019-08-04 15:06:28

阅读数 35

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原创 一看就懂的K近邻算法(KNN),K-D树,并实现手写数字识别!

文章目录1. 什么是KNN1.1 KNN的通俗解释1.2 近邻的距离度量1.3 K值选择1.4 KNN最近邻分类算法的过程2. KDD的实现:KD树2.1 构建KD树2.2 KD树的插入2.3 KD树的删除2.4 KD树的最近邻搜索算法2.5 kd树近邻搜索算法的改进:BBF算法2.6 KD树的应...

2019-08-02 10:24:31

阅读数 197

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原创 我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)

文章目录1. LDA模型是什么1.1 5个分布的理解1.2 3个基础模型的理解1.3 LDA模型2. 怎么确定LDA的topic个数?3. 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题?4. 参考文献5. 代码实现 1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤: 一个函数:gamma函数。 四...

2019-07-28 15:59:21

阅读数 300

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