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(now!)NLP发展到Transformer相关及改进模型

机器学习神经网络深度学习人工智能迁移学习

单词的先后顺序会影响句子的意思，RNN擅长捕捉序列关系，不过对于翻译来说，句子间的单词数量不是一一对应的。

2022-03-31

7990

线性回归、代价函数和梯度下降

线性回归编程算法

如果直接使用线性回归的MSE会让逻辑回归的代价函数变成非凸函数，这样就会导致有非常多的局部最优值，导致梯度下降法失效。所以引入了交叉熵损失函数来替代线性回归的MSE(均方误差)

2022-03-31

1.3K0

线性回归 serverless

MSE直接应用到LR中会导致损失函数变成非凸函数，所以我们加入log让损失函数变成了凸函数

2022-03-31

8140

Focal Loss和Balanced CE(样本比例不均衡问题)

机器学习神经网络深度学习人工智能

当越不可能的事件或者相关程度越高的事件（今天中午总统吃什么，与我们相关程度低，信息量小；但是对于想应聘总统厨师的人来说，这件事的信息量就很大）发生了，我们获取到的信息量就越大，反之信息量越小。

2022-03-31

1.8K0

链表中倒数最后k个节点

链表中倒数最后k个节点 22.链表中倒数最后k个节点描述思路：1.快慢指针 2.存入容器vector<*ListNode*>，取倒数k个节点(v.size-k) /** * struct ListNode { * int val; * struct ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * }; */ class Solution { public: /** * 代码中的类

2022-03-31

2850

删除链表的节点

删除链表的节点 18.删除链表的节点描述给定单向链表的头指针和一个要删除的节点的值，定义一个函数删除该节点。返回删除后的链表的头节点。 1.此题对比原题有改动 2.题目保证链表中节点的值互不相同 3.该题只会输出返回的链表和结果做对比，所以若使用 C 或 C++ 语言，你不需要 free 或 delete 被删除的节点数据范围: 0<=链表节点值<=10000 0<=链表长度<=10000 思路：指针跳过要删除的节点，考虑特殊节点情况即可 /** * struct ListNode {

2022-03-31

1.1K0

两个链表的第一个公共节点

两个链表的第一个公共节点 52.两个链表的第一个公共节点描述输入两个无环的单向链表，找出它们的第一个公共结点，如果没有公共节点则返回空。（注意因为传入数据是链表，所以错误测试数据的提示是用其他方式显示的，保证传入数据是正确的）数据范围： n \le 1000n≤1000 要求：空间复杂度 O(1)O(1)，时间复杂度 O(n)O(n) 例如，输入{1,2,3},{4,5},{6,7}时，两个无环的单向链表的结构如下图所示：可以看到它们的

2022-03-31

3750

复杂链表的复制

复杂链表的复制示例输入： {1,2,3,4,5,3,5,#,2,#} 返回值： {1,2,3,4,5,3,5,#,2,#} 思路方法1：创建新节点直接存方法2：原节点上操作再分离(1->1'->2->2') 方法2思路： 1.在原节点插入副本节点 2.复制random指针(很关键的一步是copy->random=cur->random->next)指向当前指针的随机指针中的下一节点 3.分离题解 /* struct RandomListNode {

2022-03-31

3230

这是技术文章模板

如果两个模型的概率分布是不一样的，所以在衡量模型的差异的时候，不能直接定性衡量两个模型之间的差异，而是需要定量的衡量两个模型的差异（比如极大似然估计、最小二乘法和交叉熵）

2022-03-30

1.2K0

最小二乘法

“损失函数”是如何设计出来的？直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法” - 哔哩哔哩 (bilibili.com)

2022-03-30

3850

关于itsNeko开源博客食用方法

hexo json javascript 开源 git

前言：本文是关于itsNeko开源博客食用方法详解，感谢使用本开源博客。时间过的好快，还好我都记录下来了。

2022-03-30

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