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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