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文章/答案/技术大牛

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SimpleAI

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LAMBADA——用GPT-2来做文本数据增强

NLP 服务深度学习

本文提出的方法称为language-model-based data augmentation（LAMBADA）。

2022-04-19

8190

通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE

机器学习神经网络深度学习人工智能

AutoML, Bayesian Optimization (BO), Sequential Model Based Optimisation (SMBO), Gaussian Process Regression (GPR), Tree Parzen Estimator (TPE).

2022-03-28

1.7K0

「课代表来了」跟李沐读论文之——Transformer

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

背景是机器翻译、encoder-decoder框架，而且一般都会在中间使用Attention机制。

2021-12-21

6930

什么是Inductive bias（归纳偏置）？

机器学习深度学习人工智能编程算法神经网络

文章比较长，也不是我熟悉的领域，所以我只是随便瞅了瞅，里面有一段话和一个表，对inductive bias做了很详细清楚的解释：

2021-12-15

2.3K0

张俊林：对比学习「Contrastive Learning」研究进展精要

机器学习神经网络人工智能深度学习批量计算

作者简介：张俊林，现任新浪微博机器学习团队AI Lab的负责人，主要推动业界先进技术在微博的信息流推荐业务落地。博士毕业于中科院软件所，主要的专业兴趣集中在自然语言处理及推荐搜索等方向，喜欢新技术并乐于做技术分享，著有《这就是搜索引擎》，《大数据日知录》，广受读者好评。

2021-07-23

4.6K0

一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入

机器学习神经网络深度学习人工智能 keras

前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。因为这里面涉及到一些概念，我们经常搞混淆，比如RNN单元明明可以接受不同长度的输入，但我们却在实际训练时习惯于使用padding来补齐；再比如CNN无法直接处理大小不同的输入，但是去掉全连接层之后又可以；再比如Transformer这种结构，为何也可以接受长度不同的输入。因此，这里我想总结一下这个问题：

2021-06-29

2.3K0

如何在只有词典的情况下提升NER落地效果

机器学习神经网络深度学习人工智能

今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果；

2021-02-19

1.4K0

【Embedding】fastText：极快的文本分类工具

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec，2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText，全都掀起了轩然大波。

2020-06-12

1.4K0

CS224n笔记[6]:更好的我们，更好的RNNs

机器学习神经网络深度学习人工智能

相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。

2020-06-02

8490

【Hello NLP】CS224n笔记[5]:语言模型（LM）和循环神经网络（RNNs）

机器学习深度学习人工智能 NLP 服务神经网络

相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。

2020-05-25

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【Hello NLP】CS224n学习笔记[1]:词向量从而何来

编程算法 NLP 服务神经网络深度学习

相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。

2020-02-25

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机器学习算法复习手册——SVM

编程算法机器学习神经网络深度学习

本手册整理自机器学习各相关书籍、网络资料、个人的理解与实践。总体编写宗旨： ①一看就懂； ②用20%的文字，涵盖80%的内容。至于剩下的20%，一般属于比较偏、难的部分，建议自行查询相关书籍资料学习。而只用20%的文字，则代表手册里面几乎没有废话，也只有极少数必要的例子。

2019-12-27

4790

机器学习算法Code Show——决策树

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

上一篇文章机器学习算法复习手册——决策树在复习完基本概念之后，我给自己挖了一个坑：用python写一个决策树出来（注意，不是sklearn调包）。虽然说这个东西在几年前我写过一次，但又写一次，发现很多地方还有挺折磨我的。今天，就来填这个坑，分享一下我写的很垃圾的ID3决策树算法。

2019-11-01

5130

最小熵原理之——无监督学习的原理

深度学习 NLP 服务

SimpleAI推荐语：剑林大神的博客是我见过的将复杂知识讲解的最通俗易懂又鞭辟入里的博客，而且他的文字功底也十分了得，让人读罢大呼过瘾。这篇文章，从“熵”的角度，剖析了NLP许多基础技术背后的基本原理，十分值得一读。

2019-10-29

1.3K0

何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）

node.js 机器学习深度学习人工智能数据结构

深度学习一直都是被几大经典模型给统治着，如CNN、RNN等等，它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果，那这个GCN是怎么跑出来的？是因为我们发现了很多CNN、RNN无法解决或者效果不好的问题——图结构的数据。

2019-07-07

2.6K1

ON-LSTM:能表示语言层次的LSTM

机器学习神经网络深度学习人工智能

LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一，即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位。

2019-07-07

1.2K0

PyTorch简明笔记[3]-神经网络的基本组件（Layers、functions）

pytorch kernel 神经网络批量计算深度学习

PyTorch的torch.nn中包含了各种神经网络层、激活函数、损失函数等等的类。我们通过torch.nn来创建对象，搭建网络。 PyTorch中还有torch.nn.functional，让我们可以通过调用函数的方式，来直接搭建网络，而不用像torch.nn一样要先创建对象。

2019-01-09

7560

PyTorch简明笔记[2]-Tensor的自动求导(AoutoGrad)

pytorch 深度学习

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

2019-01-09

2.6K1

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