朴素貝葉斯(分類) 目錄 朴素貝葉斯(分類) 決策樹(分類) 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息 ...
目錄 簡介 經典模型概述 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 推薦指數:
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李宏毅深度學習 https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=8 Generation 生成模型基本結構是這樣的, 這個生成模型有個問題是我不能干預數據生成,這里是隨機的, Conditional ...
筆記摘抄 語料鏈接:https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取碼:jqq8 數據格式如圖: 導包: 1. 數據預處理 1.1 ...
由於語料短,訓練時間也短,模型性能不好,以下演示過程。 語料鏈接:https://pan.baidu.com/s/1wpP4t_GSyPAD6HTsIoGPZg 提取碼:jqq8 數據格式如圖(先英文,再空格,再繁體中文): 以下代碼運行在Google Colab上。 導包 ...
一文讀懂機器閱讀理解 機器閱讀理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是一種利用算法使計算機理解文章語義並回答相關問題的技術。由於文章和問題均采用人類語言的形式,因此機器閱讀理解屬於自然語言處理(NLP)的范疇,也是其中最新最熱門的課題之一。近些年來 ...
之間通過接口通信。 架構模型 通常結構可分為4個標准層級,各層級的定義如下: 表現 ...
基本信息 論文題目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 時間:2018 期刊:ICLR 主要動機 探討圖譜(Graph)作為輸入的情況下如何用深度學習完成分類、預測等問題;通過堆疊這種層(層中的頂點會注意鄰居的特征),我們可以給鄰居中的頂點指定不同的權重,不需要任何一種耗時 ...
1. 機器學習 明白一些基本概念 什么是機器學習研究如何通過計算的手段,利用經驗來改善系統自身的性能通俗來講,讓代碼學着干活 特征:自變量標簽:因變量 學習的種類有監督學習:提供標簽,分類、回歸無監督學習:無標簽,聚類增強學習:也稱強化學習,馬爾科夫決策過程(Markov Decision ...