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邏輯回歸常見面試總結(jié)
邏輯回歸常見面試總結(jié) 一、基本知識 簡要介紹：邏輯回歸假設(shè)數(shù)據(jù)服從伯努利分布，通過極大似然函數(shù)的估計方法，運用梯度下降的方法來求解參數(shù)，來達(dá)到將...
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VS Code之Python環(huán)境配置--Remote ssh以及本地環(huán)境
VS Code之Python環(huán)境配置 一、配置本地的python環(huán)境 1、安裝Anaconda3 在Anaconda官網(wǎng)下載最新版的Anacon...
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CS224N(13)-詞向量的上下文表征及預(yù)訓(xùn)練Contextual Word Representations and Pretraining 一、Word Representations 在...
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CS224N(12)-子詞模型Subword Models 一、Morphology: Parts of words 在傳統(tǒng)上，我們通常將語素作為最小的語義單位。在深度學(xué)習(xí)中...
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CS224N(11)-NLP中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvNets for NLP 一、From RNNs to Convolutional Neural Nets RNN無法捕獲沒有前綴上下文...
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CS224N(10)-QAQA 一般來說，問答系統(tǒng)的目的就是根據(jù)給定的問題給出相應(yīng)的答案。我們可以將其分解為兩個步驟：1、查找（可能）包含答案的文檔；2、在段落或文檔中找...
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CS224N(8)-機(jī)器翻譯與Seq2Seq機(jī)器翻譯與seq2seq 一、早期的機(jī)器翻譯 機(jī)器翻譯（MT）是將句子x從一種語言（源語言）翻譯成另一種語言（目標(biāo)語言）的句子y的任務(wù)。機(jī)器翻譯...
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CS224N(7)-RNN中的梯度消失RNN中的梯度消失問題 一、RNN中的梯度消失 1、梯度消失的影響 梯度消失是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較常見也是比較嚴(yán)重的一個問題，在RNN中它會導(dǎo)致長距離...
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CS224N(6)-語言模型和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一、語言模型 1、簡介 簡單來講，語言模型就是通過對預(yù)測接下來會出現(xiàn)什么詞這個任務(wù)建模得到的一個模型。下圖就是一個簡單的...