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1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列，输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列...

1. 说说GloVe 正如GloVe论文的标题而言，**GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频...

1. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上...

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（Reinforcement Learning, RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择...

1. 什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移...

1. 什么是LSTM 在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们...

1. 什么是GRU 在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，我们发现，当时间步数较⼤或者时间步较小时，**循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但...

1. 什么是RNN 传统神经网络(包括CNN)，输入和输出都是互相独立的。图像上的猫和狗是分隔开的，但有些任务，后续的输出和之前的内容是相关的。例如：我是中国人，我的母语是...

1. 深度学习有哪些应用 图像：图像识别、物体识别、图片美化、图片修复、目标检测。 自然语言处理：机器创作、个性化推荐、文本分类、翻译、自动纠错、情感分析。 2. 什么是神...

1. 什么是KNN 何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=...

1. LDA模型是什么 一个函数：gamma函数。 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布。 一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架。 两个模...

1. 特征工程有哪些？ 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数 据的过程。在...

1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，...

1. 什么是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大...

1. 马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别 这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家...

1. 对概率图模型的理解 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来...