本文主要用于記錄谷歌發(fā)表于2019年的一篇論文。該論文提出的XLNet模型在19年再一次屠榜了之前由Bert模型刷爆的多項NLP基礎(chǔ)任務(wù)，號稱新一代NLP領(lǐng)域的基準(zhǔn)預(yù)訓(xùn)練模型...
發(fā)簡信
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【NLP論文筆記】XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding（XLNet模型理解） -
極簡佛系算卦工程師～
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彈性網(wǎng)絡(luò)的效果是不是要比L1和L2好
（八）彈性網(wǎng)絡(luò)---ElasticNet
一、原理及簡介 二、什么是L2正則化和L1正則化 原理及作用：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/9998...
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《三體》簡記今天又翻了翻《三體II》。 到目前為止，《三體》三部曲加起來一共看過15遍了，第一部5遍，第二部6遍，第三部4遍?！度w》三部曲每本都有其精彩之處：三體1是“三體”游戲和地球...
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tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert情感分析之前在網(wǎng)絡(luò)上搜索基于tf2 的 HuggingFace Transformer2.0 資料比較少，就給自己做個筆記 詞向量原理在此不介紹 bert原理在此不介紹 bert的...
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tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert ner命名實體
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Learning Classi?ers from Only Positive and Unlabeled Data
PU learning 經(jīng)典論文。 本文主要考慮在SCAR假設(shè)下，證明了普通的分類器和PU分類器只相差一個常數(shù)，因此可以使用普通分類器的方法來估計，進而得到。同時提供了三種方...
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Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data
PU learning論文閱讀。 本文從基本的分類損失出發(fā)，推導(dǎo)了PU的分類問題其實就是Cost-sensitive classi?cation的形式，同時，通過實驗證明了如...
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我很好奇他實驗的分類器選擇的是什么
Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data
Unbiased PU learning. 該論文在之前PU learning中使用非凸函數(shù)作為loss的基礎(chǔ)上，對正類樣本和未標(biāo)記樣本使用不同的凸函數(shù)loss，從而將其轉(zhuǎn)為...
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zealscott.com
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Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data
Unbiased PU learning. 該論文在之前PU learning中使用非凸函數(shù)作為loss的基礎(chǔ)上，對正類樣本和未標(biāo)記樣本使用不同的凸函數(shù)loss，從而將其轉(zhuǎn)為...
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機器學(xué)習(xí)術(shù)語表機器學(xué)習(xí)術(shù)語表 本術(shù)語表中列出了一般的機器學(xué)習(xí)術(shù)語和 TensorFlow 專用術(shù)語的定義。 A A/B 測試 (A/B testing) 一種統(tǒng)計方法，用于將兩種或多種技術(shù)...
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機器學(xué)習(xí)面試之偏差方差
在機器學(xué)習(xí)的面試中，能不能講清楚偏差方差，經(jīng)常被用來考察面試者的理論基礎(chǔ)。偏差方差看似很簡單，但真要徹底地說明白，卻有一定難度。比如，為什么KNN算法在增大k時，偏差會變大，...
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pandas統(tǒng)計列里某值出現(xiàn)的次數(shù)
x=[{"id": "z", 'name':"q"},{"id": "v", 'name':"q"},{"id": "a", 'name':"q"},{"id": "z", ...
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特征選擇之信息增益
在文本分類中利用信息增益進行特征提取 信息增益體現(xiàn)了特征的重要性，信息增益越大說明特征越重要 假設(shè)數(shù)據(jù)中有k類： 每類出現(xiàn)的概率是： 各類的信息熵計算公式： 對某個詞匯wor...
