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Java實現(xiàn)每日一道算法面試題（21）：leecode26 刪除排序數(shù)組中的重復(fù)項1.算法題目 給定一個排序數(shù)組，你需要在 原地 刪除重復(fù)出現(xiàn)的元素，使得每個元素只出現(xiàn)一次站故，返回移除后數(shù)組的新長度跃洛。 不要使用額外的數(shù)組空間曹步，你必須在 原地 修改輸入數(shù)組 并...
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Multihop Attention Networks for QA Matching文章鏈接：MAN 原作代碼地址：pytorch 出處：SIGIR’18, July 8-12, 2018, Ann Arbor, MI, USA 推薦理由： 作者在intro...
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2020加油<br>
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@lirainbow0 好的 特別感謝！我私信你看看是不是這個郵箱
綜述：深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)
compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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@lirainbow0 多謝這么詳細的回答漓帅，我寫了一份compare and aggregate的代碼锨亏，采用listwise的數(shù)據(jù)格式進行預(yù)測，但是效果不好忙干。請問您有時間幫我看下是模型哪個部位出錯了嗎器予？可否留下您的郵箱呢？
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你好捐迫，CAFE里面說它比ESIM的參數(shù)要少乾翔，是因為采用了因式分解，壓縮了對齊特征向量弓乙，并將其擴展為單詞表示末融，因而避免了大型對齊(或匹配)向量在網(wǎng)絡(luò)中傳播。同時文章中說了 width of the middle layers of the network is now much smaller.這個middle layers是指哪一層呢暇韧？因式分解效果真的有那么好嗎勾习？為什么會比較好呀？CAFE感覺對ESIM的改進就是在于因式分解懈玻，但是文章中說的創(chuàng)新點總感覺不是那么清楚巧婶，有點像打太極拳，希望樓主有時間能幫忙解答一下哈，謝謝了艺栈，新年愉快英岭！
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@lirainbow0 好的 多謝了！
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@lirainbow0 好的湿右，那將正樣本復(fù)制n次以達到平衡可以嗎诅妹？
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@lirainbow0 你好，我看到ICLR 2017 Compare-Aggregate模型有使用wikiQA作為數(shù)據(jù)集評估MAP,MRR毅人，但是wikiQA數(shù)據(jù)集正負比例會達到1：10左右吭狡，我做了實驗發(fā)現(xiàn)這樣不均衡的比例會使得模型更容易學(xué)習(xí)到負類樣本，我把最后的最后的類標(biāo)打印出來丈莺，發(fā)現(xiàn)基本上是0划煮，map，mrr也很低缔俄。之前我是直接將cnn輸出2個維度弛秋，因為就二分類嘛，然后再用tf.argmax來決定到底是0還是1類別俐载，損失函數(shù)是交叉熵蟹略。但是后來我仔細看了論文，發(fā)現(xiàn)他對待wikiqa是把cnn的輸出再送入一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行softmax瞎疼，最后結(jié)果應(yīng)該是k維科乎，然后從這k個選占比最大的標(biāo)記為1，其余都為0贼急，這是我個人的理解，如果是這樣的話捏萍，那損失函數(shù)應(yīng)該怎么定義呢太抓？畢竟要注意q_id的影響。
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@lirainbow0 明白了令杈！感謝走敌！
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你好，可以開源ICLR 2017 Compare-Aggregate的代碼嗎逗噩？對文中的preprocessing不是很理解掉丽，如果不方面公開，可否私發(fā)到我郵箱嗎异雁？感謝捶障！
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4年+對話系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗
