@青丘不滅 換源成功了嗎？我是通過(guò)換源解決的，之前就使用了這個(gè)方法，不知道其他方法了。
安裝Anaconda3后，Spyder、Ipython等圖標(biāo)找不到本人用的是win10系統(tǒng)，在安裝完Anaconda3后，Spyder、Ipython等圖標(biāo)找不到，但是在CMD命令中可以打開。重新安裝多次后無(wú)法解決，最后找到了一種方法可以解...
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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(shí) 簡(jiǎn)要介紹：邏輯回歸假設(shè)數(shù)據(jù)服從伯努利分布，通過(guò)極大似然函數(shù)的估計(jì)方法，運(yùn)用梯度下降的方法來(lái)求解參數(shù)，來(lái)達(dá)到將數(shù)據(jù)二分類的目的。 1、邏輯回...
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維特比算法理解與實(shí)現(xiàn)（Python）前言 寫這篇文章就是想以通俗易懂的方式解析維特比算法，最后給出Python代碼的實(shí)現(xiàn)。下面的公式和原理均出自《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》。 算法的原理 算法的思路 下面我們可以根據(jù)算法的...
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@王鵬你妹 我訓(xùn)練了50個(gè)epoch還是一樣，沒(méi)轍了??
Keras命名體識(shí)別（NER）實(shí)戰(zhàn)---自然語(yǔ)言處理技術(shù)（1）
命名體識(shí)別（Name Entity Recognition）是自然語(yǔ)言處理(Nature Language Processing)領(lǐng)域中比較重要的一個(gè)任務(wù)，幾乎百分之50的和...
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你好，我把你的代碼用在了其他數(shù)據(jù)集上，但是預(yù)測(cè)出的結(jié)果出現(xiàn)了問(wèn)題。有的實(shí)體以 I 開頭，而不是以 B 開頭，請(qǐng)問(wèn)這是什么原因造成的呢？
Keras命名體識(shí)別（NER）實(shí)戰(zhàn)---自然語(yǔ)言處理技術(shù)（1）
命名體識(shí)別（Name Entity Recognition）是自然語(yǔ)言處理(Nature Language Processing)領(lǐng)域中比較重要的一個(gè)任務(wù)，幾乎百分之50的和...
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請(qǐng)問(wèn)下這是有監(jiān)督算法還是無(wú)監(jiān)督的算法。在計(jì)算兩個(gè)句子相似度時(shí)，需要這兩個(gè)句子相似或者不相似的標(biāo)簽信息嗎？非常感謝?。?！
Siamese network 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--一個(gè)簡(jiǎn)單神奇的結(jié)構(gòu)
名字的由來(lái) Siamese和Chinese有點(diǎn)像。Siam是古時(shí)候泰國(guó)的稱呼，中文譯作暹羅。Siamese也就是“暹羅”人或“泰國(guó)”人。Siamese在英語(yǔ)中是“孿生”、“連...
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清醒不易
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淺談智能搜索和對(duì)話式OS前面的文章主要從理論的角度介紹了自然語(yǔ)言人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)所可能涉及到的多個(gè)領(lǐng)域的經(jīng)典模型和基礎(chǔ)知識(shí)。這篇文章，甚至之后的文章，會(huì)從更貼近業(yè)務(wù)的角度來(lái)寫，側(cè)重于介紹一些與自然語(yǔ)言問(wèn)...
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排序算法--歸并排序（python實(shí)現(xiàn)）
python 代碼如下 顯示結(jié)果如下： left= [6]right= [5]left= [5, 6]left= [3]right= [1]right= [1, 3]left...
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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Anaconda3版本并安裝，網(wǎng)址在這里。...
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@其實(shí)我是你 清華的源無(wú)法繼續(xù)得到授權(quán)，因此關(guān)閉了，很多第三方的源都GG了，可以試下中科大的、上?？拼蟮脑础?
安裝Anaconda3后，Spyder、Ipython等圖標(biāo)找不到
本人用的是win10系統(tǒng)，在安裝完Anaconda3后，Spyder、Ipython等圖標(biāo)找不到，但是在CMD命令中可以打開。重新安裝多次后無(wú)法解決，最后找到了一種方法可以解...
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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2018年之前，我們使用的詞向...
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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(yǔ)素作為最小的語(yǔ)義單位。在深度學(xué)習(xí)中：形態(tài)學(xué)方面研究很少;下面的圖...
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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(wú)法捕獲沒(méi)有前綴上下文的短語(yǔ)的信息。并且其最后一個(gè)向...
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CS224N(10)-QAQA 一般來(lái)說(shuō)，問(wèn)答系統(tǒng)的目的就是根據(jù)給定的問(wèn)題給出相應(yīng)的答案。我們可以將其分解為兩個(gè)步驟：1、查找（可能）包含答案的文檔；2、在段落或文檔中找到答案。 一、閱讀理解 閱讀理...
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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(yǔ)言（源語(yǔ)言）翻譯成另一種語(yǔ)言（目標(biāo)語(yǔ)言）的句子y的任務(wù)。機(jī)器翻譯發(fā)展到現(xiàn)在經(jīng)歷了多個(gè)階段。 1...
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CS224N(7)-RNN中的梯度消失RNN中的梯度消失問(wèn)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(gè)問(wèn)題，在RNN中它會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)距離的信息無(wú)法進(jìn)行有效的傳遞，進(jìn)而...
