朴素贝叶斯(分类) 目录 朴素贝叶斯(分类) 决策树(分类) 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息 ...
目录 简介 经典模型概述 Model : Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model : Attentive Sum Reader Model : Stanford Attentive Reader Model : AOA Reader Model : Match LSTM and A ...
2019-11-07 12:57 0 2583 推荐指数:
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李宏毅深度学习 https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=8 Generation 生成模型基本结构是这样的, 这个生成模型有个问题是我不能干预数据生成,这里是随机的, Conditional ...
笔记摘抄 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码:jqq8 数据格式如图: 导包: 1. 数据预处理 1.1 ...
由于语料短,训练时间也短,模型性能不好,以下演示过程。 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取码:jqq8 数据格式如图(先英文,再空格,再繁体中文): 以下代码运行在Google Colab上。 导包 ...
一文读懂机器阅读理解 机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式,因此机器阅读理解属于自然语言处理(NLP)的范畴,也是其中最新最热门的课题之一。近些年来 ...
之间通过接口通信。 架构模型 通常结构可分为4个标准层级,各层级的定义如下: 表现 ...
基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类、预测等问题;通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时 ...
1. 机器学习 明白一些基本概念 什么是机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能通俗来讲,让代码学着干活 特征:自变量标签:因变量 学习的种类有监督学习:提供标签,分类、回归无监督学习:无标签,聚类增强学习:也称强化学习,马尔科夫决策过程(Markov Decision ...