继上一篇博客，这篇主要讲一下BERT以及BERT衍生的模型，如RoBERTa ALBERT ERINE等模型的改进与优化效果。

本博客主要记录使用自己的语料库与Python gensim库训练word2vec fastext等模型获得相关词向量，以及训练好的词向量模型基本用法。

在NLP自然语言处理学习或者发展过程中，在13年word2vec word embedding后，人们发现一个单词通过Word Embedding表示，很容易找...

在机器学习或者深度学习模型训练完成后，通常我们需要对输入特征进行重要度排序及筛选，好去找到一些重要度没这么高的特征，将其排除以提高模型收敛速度及准确率。

【导读】PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。该书作者 Christpher M. Bishop 是模式识别和机器学习领域的专家，其19...

将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过，该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。书中有对概率论基础知识的介绍，也有高...

在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的...

深度学习是人工智能的一种形式，在这种人工智能中，计算机被训练来做出类似于人类的决策，而无需对它们进行明确的编程。卷积神经网络是深度学习的中流砥柱，擅长模式识别，...

受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，通过技术上的创新提升用户支付的体验，均得到用户的肯定。为此，更多的行业用户希望在...

随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便，这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停...

物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模...

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network），是深度残差学习（ResNet）或者说Squeeze-and-Excitati...

线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图...

以下，全部来自老师最后一节课划重点时停留的当页ppt（复习到了但没考不要怪我，学了总有用；考了没复习到不要怪我，本文仅供参考）。

在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟...

        9.20 - 9.25，作为全球OCR领域标杆性盛会，第15届国际文档分析与识别大会（ICDAR 2019）在澳大利亚悉尼召开，同时也揭晓了本...

? 导语：在刚刚结束的第15届国际文档分析与识别大会（澳大利亚悉尼）上，腾讯数据平台部（下称“数平”）团队获颁7项冠军证书，并受邀在会议上做技术分享。 9.2...

以下是翻译Optaplanner创始人Geoffrey De Smet的一篇文章《Does A.I. include constraint solvers?》。...

类似于Vladimir Vapnik的书，Duda是另一个时代的经典书籍。首次发表于1973年，在25年后（2000年）得到更新，之后再也没有进行更新，但这并不...