谷歌推出的Bert尾序，最近有多火，估計(jì)做自然語(yǔ)言處理的都知道。據(jù)稱在SQuAD等11項(xiàng)任務(wù)當(dāng)中達(dá)到了state of the art。bert的原理可參考論文，或者網(wǎng)上其他人翻...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河南
-
Bert系列（一）——demo運(yùn)行
-
我已加入“維權(quán)騎士”(rightknights.com)的版權(quán)保護(hù)計(jì)劃父虑，轉(zhuǎn)載請(qǐng)私信聯(lián)系本人。
-
全球交互安全創(chuàng)領(lǐng)者呜魄，率先利用生物特征與人工智能技術(shù)解決人機(jī)交互安全問題，引領(lǐng)著交互安全領(lǐng)域的一次次革命與創(chuàng)新莱衩。
-
如何感性地理解EM算法爵嗅？
如果使用基于最大似然估計(jì)的模型，模型中存在隱變量笨蚁，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)睹晒。個(gè)人認(rèn)為，理解EM算法背后的idea括细，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要伪很。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受，從...
-
pytorch學(xué)習(xí)(十)—訓(xùn)練并測(cè)試CNN網(wǎng)絡(luò)前言 學(xué)習(xí)pytorch已經(jīng)一周了奋单，pytorch官網(wǎng)的示例代碼基本上都敲了一遍锉试，關(guān)于tensor的使用，數(shù)據(jù)集览濒，網(wǎng)絡(luò)定義等呆盖。和之前學(xué)習(xí)caffe痛苦的經(jīng)歷相比，pytorc...
-
-
1.利用pytorch的nn.Module快速構(gòu)建簡(jiǎn)單CNN識(shí)別自己的手寫數(shù)字圖片最近在學(xué)習(xí)pytorch，在學(xué)過了linear分類以后嘗試入門cnn昨忆，但是網(wǎng)上的教程基本都是使用別人標(biāo)注好的手寫數(shù)據(jù)集。于是我看了下讀入圖片的數(shù)據(jù)格式杉允，發(fā)現(xiàn)是一個(gè)n*1*si...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)面試之最大熵模型最大熵模型屬于運(yùn)用最大熵原理的多分類模型邑贴，這個(gè)模型在面試中經(jīng)常會(huì)與邏輯回歸一起問，比如叔磷，為什么說二者是類似的拢驾？要解答這個(gè)問題，需要對(duì)兩個(gè)模型的原理都有清晰的理解改基，很多面試者雖...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)面試之生成模型VS判別模型
生成模型和判別模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中兩類基本的模型繁疤，在機(jī)器學(xué)習(xí)面試中，經(jīng)常會(huì)被問到秕狰。能否清晰簡(jiǎn)明地說明二者的不同稠腊，直接影響到面試官對(duì)求職者基礎(chǔ)知識(shí)掌握程度的判斷。本文試圖給出一個(gè)回...
-
嗶哩嗶哩：李文舉說
-
