Regression 1、首先，什么是regression（回归） 2、然后，实现回归的步骤（机器学习的步骤） 　　step1、model（确定一个模型）——线性模型 　　step2、good ...

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。 ...

课程名称：深度学习与人类语言处理(Deep Learning for Human Language Processing) （自然语言包括文本和语音两种形式，不过自然语言处理大多时候指的是文本处理， ...

语音识别模型： 语音识别模型主要分为两种，一种是基于seq2seq的，一种是基于HMM的。 seq2seq的模型主要有LAS，CTC，RNN-T，Neural Transducer，MoChA。 ...

Connectionist Temporal Classification (CTC) CTC可以用于线上实时地语音识别，编码器用的是单向的RNN，解码是用MLP来预测文字分布。 编码器将语音输入\ ...

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 ...

分类问题：概率生成模型 概念：（从概率生成模型到判别模型） 概率生成模型：由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。例如：朴素贝叶斯、隐马尔可夫（em ...

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 ...