李宏毅机器学习2020笔记（五）RNN、LSTM
一、问题提出 slot filling（槽填充）：智慧客服、智慧订票系统中往往需要自动将词汇与slot对应。 把词汇用向量表示。 多加一个other维度，不在词典中就归 ...
原文：李宏毅机器学习2020笔记（三）深度学习
一 深度学习 简介 不同的连接方法 全连接前馈网络 gt sigmoid gt . 相当于一个函数，输入一个向量，输出一个向量。如果w和b未知，神经网络就是一个比较大的function set。 全连接 前馈。输入层只有data，输出层是最后一层，中间都称为隐藏层。 现在基于神经网络的方法都是深度学习的方法。 常常用矩阵运算来表示神经网络的运算。 一连串的向量乘以矩阵再加上向量，写成这样的好处是可 ...
2020-06-19 23:05 0 603 推荐指数：
相关推荐
李宏毅机器学习2020笔记（一）Introduction&Regression
一、Course Introduction 1、机器学习就是自动找函式 Regression: output is a scalar. Classification：yes or no Binary classification：RNN作业 Multi-class ...
李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记（一）
P1 一、线性回归中的模型选择 上图所示： 五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以，随着模型的复杂度提 ...
（1）李宏毅深度学习-----机器学习简介
一、机器学习简介 是什么？ 机器学习：给模型（函数）输入数据，输出结果。 机器学习分类： 1）监督学习：即给定输入和输出以及输出，学习函数。 2）半监督学习：数据不够，有一部分数据有输入和输出，但有一部分没有输出。 3）无监督学习：只有输入没有输出。 4）迁移学习：可以有label ...
【笔记】机器学习 - 李宏毅 -- ELMO、BERT、GPT
1.背景知识 one-hot -> word class -> word embedding 不过传统的word embedding解决不了多义词的问题。 2. ELMO ...
【笔记】机器学习 - 李宏毅 -- Transformer
1.RNN和CNN的局限性 RNN是seq2seq的模型，RNN不易平行化，如果是单向的话，要输出\(b^3\)，需要先看完\(a^1, a^2, a^3\)。如果是双向的话，可以看完整个句子。 ...
李宏毅机器学习笔记（）GNN
一、introduction How do we utilize the structures and relationship to help our ...