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使用 Hyperopt 進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)（譯）本文是對(duì)Parameter Tuning with Hyperopt一文的翻譯搪柑。譯者在設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)了hyperopt這個(gè)大殺器聋丝，相比每次手動(dòng)各種試，用工具批...
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喜歡吃橙子??
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記最大熵模型的實(shí)現(xiàn)
最大熵模型是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的判別式模型（Discriminative model），在許多分類任務(wù)中都能用到渊额。這里將以文本分類為例况木，實(shí)現(xiàn)模型。 在此之間旬迹，先簡要了解一下模...
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為了這句話“均方誤差就是經(jīng)驗(yàn)分布和高斯模型之間的交叉熵”火惊，給你點(diǎn)贊
深入理解均方誤差、交叉熵奔垦、似然估計(jì)
簡單的講屹耐，在深度學(xué)習(xí)中，我們希望訓(xùn)練之后的模型對(duì)輸入的輸出盡可能的和真實(shí)標(biāo)簽接近椿猎。 要比較兩個(gè)值的大小之前的差異惶岭，最簡單想法就是求比值或者求差的絕對(duì)值，如果是比值的話就是越接...
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深入理解均方誤差鸵贬、交叉熵俗他、似然估計(jì)簡單的講，在深度學(xué)習(xí)中阔逼，我們希望訓(xùn)練之后的模型對(duì)輸入的輸出盡可能的和真實(shí)標(biāo)簽接近。 要比較兩個(gè)值的大小之前的差異地沮，最簡單想法就是求比值或者求差的絕對(duì)值嗜浮，如果是比值的話就是越接...
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找一個(gè)秋山澪這樣的女朋友危融。
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你好畏铆，不知道你是否還記得你改的pytorch0.4.0版本的Lattice-LSTM，請(qǐng)問你為何要將train()中的save_dset注釋掉呢吉殃，在train()后辞居，如果需要test或者decode都需要加載dset，有點(diǎn)想不通哎蛋勺，求回復(fù)
（四）序列標(biāo)注——實(shí)體識(shí)別Lattice-LSTM（中）
[if !vml] [endif] 上篇文章簡單總結(jié)下經(jīng)典的序列l(wèi)stm-crf模型瓦灶，接下來follow兩篇2018最新的有關(guān)的文章。 1.NCRF++: An Open-s...
