感謝這個(gè)博客,之前一直在想,torchtext能不能對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,嘗試了一下不行,昨天搜索之后發(fā)現(xiàn)了這個(gè)教程,真的很有用。我們先看一下之前...
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感謝這個(gè)博客,之前一直在想,torchtext能不能對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,嘗試了一下不行,昨天搜索之后發(fā)現(xiàn)了這個(gè)教程,真的很有用。我們先看一下之前...
過去了17天,按照學(xué)習(xí)計(jì)劃來說,已經(jīng)嚴(yán)重超時(shí)了。主要的問題是在數(shù)據(jù)預(yù)處理部分。Kaggle的IMDB情感分析任務(wù)其實(shí)很簡單,train文件用于訓(xùn)...
目標(biāo) 從頭開始實(shí)踐中文短文本分類,記錄一下實(shí)驗(yàn)流程與遇到的坑 運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí))方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別...
先上一段代碼 這玩意調(diào)了一整天,就因?yàn)閷W(xué)習(xí)速率,剛開始設(shè)置的只有0.001,本來感覺夠小了,做出來圖發(fā)現(xiàn)擬合線不斷上下跳躍,剛開始還以為是數(shù)據(jù)讀...
第三章線性模型 線性模型的公式 W是d維權(quán)重集合, X是d維樣本集合, 得到的預(yù)測(cè)結(jié)果y,,但是這個(gè)結(jié)果是一些離散標(biāo)簽,需要引入一個(gè)非線性的決策...
第二章機(jī)器學(xué)習(xí)概述 2.1 基本概念 基本概念:樣本、特征(屬性)、標(biāo)簽、模型、學(xué)習(xí)算法這里舉了一個(gè)買芒果的例子。特征和標(biāo)簽的區(qū)別,特征是一個(gè)一...
上個(gè)月看知乎的時(shí)候,復(fù)旦大學(xué)邱教授發(fā)布的一個(gè)NLP初學(xué)者入門項(xiàng)目,包括NLP四大任務(wù)類型:分類、序列標(biāo)注、文本匹配、文本生成。https://g...
對(duì)Pytorch的Seq2Seq這6篇論文進(jìn)行精讀,第三篇,Bahdanau, D., K. Cho and Y. Bengio, Neural...
對(duì)Pytorch的Seq2Seq這6篇論文進(jìn)行精讀,第二篇,Cho, K., et al., Learning Phrase Represent...
對(duì)Pytorch的Seq2Seq這6篇論文進(jìn)行精讀,今天重新開始,第一篇,《Sequence to Sequence Learning with...