过年放了七天假，每年第一件事就是立一个flag——希望今年除了能够将技术学扎实之外，还希望能够将所学能够用来造福社会，好像flag立得有点大了。...
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Attention is all your need 谷歌的超强特征提取网络——Transformer -
机器学习面试之LSTM
在深度学习中，RNN已经成为标准组件，很多领域都要用到，LSTM则是最经典的RNN结构。所以面试时是必问的，最基本的面试题就是要说清楚LSTM的...
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机器学习面试之最大熵模型最大熵模型属于运用最大熵原理的多分类模型，这个模型在面试中经常会与逻辑回归一起问，比如，为什么说二者是类似的？要解答这个问题，需要对两个模型的原...
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机器学习面试之归一化与标准化
在机器学习的面试中，数据是否需要归一化和标准化是个常见问题。之所以常见，是因为它有很多暗坑，每个暗坑都可以考察应聘者机器学习基础是否扎实。 1、...
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机器学习面试之逻辑回归输出的值是真实的概率吗？逻辑回归作为被广泛使用的二分类模型，面试中自然是不可缺少的。但要深刻理解逻辑回归又不是那么容易的，比如说，逻辑回归输出的值是0到1之间的值，这个...
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机器学习面试之MSE与CE的区别？MSE和CE是机器学习中常见的两种损失函数，在训练神经网络中，也经常用到，但是如何深刻地理解二者的异同，却不是容易轻松搞定的。本文从模拟面试的角...
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机器学习必须熟悉的算法之word2vector（二）在上一篇文章中，我们简述了skip gram版word2vector的基本原理，留下一个问题待解决，那就是网络非常大，这将导致如下几个困难：1、...
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机器学习必须熟悉的算法之word2vector（一）word2vector已经成为NLP领域的基石算法。作为一名AI 从业者，如果不能主动去熟悉该算法，应该感到脸红。本文是一篇翻译的文章，原文链接...
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机器学习面试之有必要手推SVM吗（1）？1 单刀直入，先回答有必要吗？ 最近和许多朋友交流，发现当前机器学习应聘时，手推SVM这道题已经越来越像快速排序一样，成为必点菜了。 那么，手推...
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学懂GAN的数学原理，让它不再神秘知乎上有个讨论，说学数学的看不起搞深度学习的。曲直对错不论，他们看不起搞深度学习的原因很简单，因为从数学的角度看，深度学习仅仅是一个最优化问题而...
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