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【NLP】BERT模型解析记录1.bert简单介绍 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月份的论...
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GCN for Text Classification<总结>图神经网络是很大的一个系统知识，包图卷积网络GCN、图注意力网络GAT......，GCN的产生涉及图信号处理、图傅里叶变换、图滤波器等复杂的图像方面的内容。对图像知识小白的...
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Lecture 3 RvNNRvNN: Recursive neural network Standard recursive neural network RvNN的应用 解析句子 图像的解析 句意检...
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tf2+cnn+中文文本分类优化系列(2)1 前言 接着上次的tf2+cnn+中文文本分类优化系列(1)[https://www.jianshu.com/p/03763130fca9]，本次进行优化：使用多个卷积核进...
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Recursive AutoEncoderAutoEncoder（自编码器）顾名思义就是用来训练从输入到输出一致的模型，中间层hidden layer可以训练出能够代表输入数据的特征向量 当输入数据是序列时，由于序列...
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一步步解析Attention is All You Need！本文将通过细节剖析以及代码相结合的方式，来一步步解析Attention is all you need这篇文章。 这篇文章的下载地址为：https://arxiv.org/a...
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一个神奇的小众网站，竟然搞定了我 99% 的办公难题。
题图：Photo by Ciprian Boiciuc on Unsplash Hello 大家好，我是安哥。 之前介绍过多种类别的软件，例如格式转换、文件压缩和屏幕录制等，...
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XGBoost和LightGBM对GBDT的改进首先需要了解什么是GBDT。简单来讲，GBDT就是将多个相关性很高的基分类器结合起来的模型。模型中每次新增的基分类器都要尽可能的拟合之前所有基分类器没能拟合的残差信息，也...
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集成学习（1）模型误差与集成学习1 模型误差——偏差与方差 之前我们已经说了不少模型，这些模型的特点是：1、都是有监督模型；2、都是个体模型，基本上都是一个输入、一套参数、一个输出。一般来说，我们的有监督模...
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