發(fā)簡信
IP屬地：江蘇
-
為什么高斯分布中考慮對(duì)數(shù)似然而不是似然挤庇？
原文鏈接：https://math.stackexchange.com/questions/892832/why-we-consider-log...
-
《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》閱讀筆記
領(lǐng)域：強(qiáng)化學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)很久以來的一個(gè)重要挑戰(zhàn)就是學(xué)習(xí)control agents能夠直接從高維度的場(chǎng)景輸入蹬音，例如視覺或者語言中卓练。大多數(shù)成功的R...
-
《Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning》閱讀筆記解決問題：Representation Learning 解決方法：policy gradient reinforcement learning...
-
Divid Silver RL課程的記錄1. Introduction 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的特點(diǎn) 1. 沒有supervisor乍楚，只有reward signal 2. feedback是有延遲的...
-
馬爾可夫決策過程(MDP)原文鏈接：https://oneraynyday.github.io/ml/2018/05/06/Reinforcement-Learning-...
-
多臂老虎機(jī)問題原文鏈接：https://oneraynyday.github.io/ml/2018/05/03/Reinforcement-Learning-...
-
《Learning Latent Opinions for Aspect-level Sentiment Classification》閱讀筆記論文來源：AAAI2018 本文的創(chuàng)新點(diǎn)：standard attention does not model structural depend...
-
《SemEval-2018 Task7: Effectively Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Classification and Extraction》閱讀筆記論文鏈接：https://www.paperweekly.site/papers/1833 非結(jié)構(gòu)化text中的針對(duì)實(shí)體關(guān)系抽取任務(wù)，SemEv...
-
Getting NLP ready for Business
原文鏈接：鏈接喂急，要翻墻 在NLP被Deep learning占領(lǐng)之前止邮，它都在一些傳統(tǒng)任務(wù)上有緩慢但是平穩(wěn)的發(fā)展。例如POS tagging詞性標(biāo)...