首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
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
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
47,263
掘力值
1,181
关注了
6
关注者
24
收藏集
0
关注标签
5
加入于
2019-09-19