统一框架:两步走,三问题 两步 第一步:训练 寻找一个函数 \(F:X \times Y \to R\) \(F(x,y)\)用来评估对象x和y的兼容性 or 合理性 第二步:推 ...
之前讲了结构化学习的概念,其实学习都可以看做是两个步骤,只要回答三个问题,就可以解决所有学习的task。 序列标注 现在函数input是一个sequence,output也是一个sequence 先假设两个sequence的长度一样 。如上图所示,input x 是 x ,x ,...,x L ,output y 是 y ,y ,...,y L 。这个问题其实是可以用RNN解决的。 例子:词性标注 ...
2020-07-07 17:55 0 741 推荐指数:
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问题:越深越好? 层数越多,参数越多,model比较复杂,数据又多的话,本来误差就越小,这为什么归因于”深“呢? 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 真正要比较”深“和”浅“的model的时候,要让它们的参数一样多。 “浅”的model就会是一个矮胖的model,“深”的model就会 ...
Transformer英文的意思就是变形金刚,Transformer现在有一个非常知名的应用,这个应用叫做BERT,BERT就是非监督的Transformer,Transformer是一个seq2se ...
李宏毅深度学习笔记 https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 李宏毅深度学习视频 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF step1 神经网络 激活函数是sigmoid,红色圈是一组神经元,每个 ...
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 ...
半监督学习 什么是半监督学习? 大家知道在监督学习里,有一大堆的训练数据(由input和output对组成)。例如上图所示\(x^r\)是一张图片,\(y^r\)是类别的label。 半监督学习是说,在label数据上面,有另外一组unlabeled的数据,写成\(x^u ...
李宏毅深度学习笔记 https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 李宏毅深度学习视频 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF 背景 梯度下降 假设有很多参数\(\theta\) 选择一组初始值 ...
在讲Sequence Generation之前,再复习下RNN和有门的RNN(LSTM,GRU) 之前告诉你说,RNN是一个有记忆的神经网络,但今天从另外一个角度来讲RNN。我们说RNN特别 ...