不錯(cuò)
Java實(shí)現(xiàn)每日一道算法面試題(21):leecode26 刪除排序數(shù)組中的重復(fù)項(xiàng)1.算法題目 給定一個(gè)排序數(shù)組,你需要在 原地 刪除重復(fù)出現(xiàn)的元素,使得每個(gè)元素只出現(xiàn)一次,返回移除后數(shù)組的新長(zhǎng)度。 不要使用額外的數(shù)組空間,你必須在 原地 修改輸入數(shù)組 并...
不錯(cuò)
Java實(shí)現(xiàn)每日一道算法面試題(21):leecode26 刪除排序數(shù)組中的重復(fù)項(xiàng)1.算法題目 給定一個(gè)排序數(shù)組,你需要在 原地 刪除重復(fù)出現(xiàn)的元素,使得每個(gè)元素只出現(xiàn)一次,返回移除后數(shù)組的新長(zhǎng)度。 不要使用額外的數(shù)組空間,你必須在 原地 修改輸入數(shù)組 并...
文章鏈接:MAN 原作代碼地址:pytorch 出處:SIGIR’18, July 8-12, 2018, Ann Arbor, MI, USA 推薦理由: 作者在intro...
@lirainbow0 好的 特別感謝!我私信你看看是不是這個(gè)郵箱
綜述:深度學(xué)習(xí)算法在FAQ中的應(yīng)用(二)compare_aggregate_network 本文介紹論文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
@lirainbow0 多謝這么詳細(xì)的回答,我寫了一份compare and aggregate的代碼,采用listwise的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行預(yù)測(cè),但是效果不好。請(qǐng)問您有時(shí)間幫我看下是模型哪個(gè)部位出錯(cuò)了嗎?可否留下您的郵箱呢?
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你好,CAFE里面說它比ESIM的參數(shù)要少,是因?yàn)椴捎昧艘蚴椒纸?,壓縮了對(duì)齊特征向量,并將其擴(kuò)展為單詞表示,因而避免了大型對(duì)齊(或匹配)向量在網(wǎng)絡(luò)中傳播。同時(shí)文章中說了 width of the middle layers of the network is now much smaller.這個(gè)middle layers是指哪一層呢?因式分解效果真的有那么好嗎?為什么會(huì)比較好呀?CAFE感覺對(duì)ESIM的改進(jìn)就是在于因式分解,但是文章中說的創(chuàng)新點(diǎn)總感覺不是那么清楚,有點(diǎn)像打太極拳,希望樓主有時(shí)間能幫忙解答一下哈,謝謝了,新年愉快!
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@lirainbow0 好的 多謝了!
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@lirainbow0 好的,那將正樣本復(fù)制n次以達(dá)到平衡可以嗎?
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@lirainbow0 你好,我看到ICLR 2017 Compare-Aggregate模型有使用wikiQA作為數(shù)據(jù)集評(píng)估MAP,MRR,但是wikiQA數(shù)據(jù)集正負(fù)比例會(huì)達(dá)到1:10左右,我做了實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)這樣不均衡的比例會(huì)使得模型更容易學(xué)習(xí)到負(fù)類樣本,我把最后的最后的類標(biāo)打印出來,發(fā)現(xiàn)基本上是0,map,mrr也很低。之前我是直接將cnn輸出2個(gè)維度,因?yàn)榫投诸惵?,然后再用tf.argmax來決定到底是0還是1類別,損失函數(shù)是交叉熵。但是后來我仔細(xì)看了論文,發(fā)現(xiàn)他對(duì)待wikiqa是把cnn的輸出再送入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行softmax,最后結(jié)果應(yīng)該是k維,然后從這k個(gè)選占比最大的標(biāo)記為1,其余都為0,這是我個(gè)人的理解,如果是這樣的話,那損失函數(shù)應(yīng)該怎么定義呢?畢竟要注意q_id的影響。
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@lirainbow0 明白了!感謝!
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你好,可以開源ICLR 2017 Compare-Aggregate的代碼嗎?對(duì)文中的preprocessing不是很理解,如果不方面公開,可否私發(fā)到我郵箱嗎?感謝!
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