首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
Himon
掘友等级
算法工程师
大家好,我是一只梦想环游世界的程序猿。 就像相信大米能够煮成米饭,我也相信数据和算法的力量。
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
43
文章 42
沸点 1
赞
43
返回
|
搜索文章
赞
文章( 42 )
沸点( 1 )
激活函数总结
首先激活函数的作用是:对模型加入非线性因素,解决线性模型无法解决的问题。通过下图可以很清楚看到加入激活函数之后的变化: 下边对常用的激活函数做一个总结: Sigmoid 公式: $$ f(z) = \
处理标注错误的样本(learning with noisy labels)
机器学习任务最重要的是高质量的数据,而“高质量”在现实生产中往往很难实现,数据中或多或少都会有噪音。那么,除了人工清理噪音,还有一种思路,是通过算法的层面来进行“带噪学习”。本文就介绍相关的算法。
信息论基础
自信息量: 考虑一个随机事件$x$,它发生的概率为$p(x)$,我们另:$I(x) = -\log{(p(x))}$ 为随机事件$x$的自信息量。自信息熵表示某个随机事件发生所带来的信息量,事件发生的
Transformer相关
关于Transformer相关的知识点: 1. 残差 2. Layer Normalization 3. 两种mask:padding mask和sequence mask 4.等
字符串匹配-Sunday 算法
算法核心: 尽可能多的前进更多步 问题定义:在字符串"substring searching algorithm"中查找模式串"search"。 算法讲解: Sunday算法从前往后匹配,每次比较对应
LSTM+Attention实现seq2seq深度解析
1. LSTM理论介绍 几个关键点: 每一层实际上只有一个LSTM cell在运行,不同时刻共享权重的。所谓时刻就是按照输入序列,每个时刻输入一个token的向量来运算。 定义网络与batch_siz
TF_IDF的信息论依据
TF_IDF的信息论依据 一个查询(query)中每个关键字(key word)w的权重应该反映这个词对查询提供了多少信息。
训练语言模型,零概率和平滑问题
训练语言模型,零概率和平滑问题 当我们训练语言模型时候,就算使用一个相当大量的语料,如果直接用比值计算概率,大部分条件概率依然是零,这种模型称之为“不平滑”。在实际应用中,这种现象不可避免。 古德提出
Rasa学习笔记2--Rasa Core
1. 概念介绍 Learning from real conversations is more important than designing hypothetical ones,我觉得这是非常重要的事情,我们在构建自己的bot的时候 ,我们往往想绞尽脑汁来排列组合出各种意…
文本相似度算法(无监督算法)
本文主要介绍文本相似度的非监督算法,相比较有监督的复杂模型,无监督模型和算法在现实场景下经常使用,是必须要掌握的基础技能。
下一页
个人成就
文章被点赞
121
文章被阅读
42,220
掘力值
1,171
关注了
6
关注者
24
收藏集
0
关注标签
5
加入于
2019-09-19