IP屬地：上海
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文本匹配學(xué)習(xí)計(jì)劃
暫時(shí)列出需要閱讀的論文和博客，按照順序進(jìn)行實(shí)現(xiàn) 大綱：問題對語義相似度計(jì)算-參賽總結(jié)第三部分中列舉出了相應(yīng)的模型 https://blog.cs...
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torchtext處理IMDB數(shù)據(jù)感謝這個(gè)博客，之前一直在想，torchtext能不能對這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，嘗試了一下不行，昨天搜索之后發(fā)現(xiàn)了這個(gè)教程，真的很有用。我們先看一下之前...
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Kaggle關(guān)于IMDB情感分類過去了17天，按照學(xué)習(xí)計(jì)劃來說，已經(jīng)嚴(yán)重超時(shí)了。主要的問題是在數(shù)據(jù)預(yù)處理部分。Kaggle的IMDB情感分析任務(wù)其實(shí)很簡單，train文件用于訓(xùn)...
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Pytorch實(shí)現(xiàn)SVM二分類
很簡單的一個(gè)模型，參照github上的代碼做的，分類效果并不是很好
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學(xué)習(xí)速率的設(shè)置
先上一段代碼 這玩意調(diào)了一整天，就因?yàn)閷W(xué)習(xí)速率，剛開始設(shè)置的只有0.001，本來感覺夠小了，做出來圖發(fā)現(xiàn)擬合線不斷上下跳躍，剛開始還以為是數(shù)據(jù)讀...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第三章閱讀
第三章線性模型 線性模型的公式 W是d維權(quán)重集合， X是d維樣本集合， 得到的預(yù)測結(jié)果y，，但是這個(gè)結(jié)果是一些離散標(biāo)簽，需要引入一個(gè)非線性的決策...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)第二章閱讀
第二章機(jī)器學(xué)習(xí)概述 2.1 基本概念 基本概念：樣本、特征（屬性）、標(biāo)簽、模型、學(xué)習(xí)算法這里舉了一個(gè)買芒果的例子。特征和標(biāo)簽的區(qū)別，特征是一個(gè)一...
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六月份學(xué)習(xí)計(jì)劃
上個(gè)月看知乎的時(shí)候，復(fù)旦大學(xué)邱教授發(fā)布的一個(gè)NLP初學(xué)者入門項(xiàng)目，包括NLP四大任務(wù)類型：分類、序列標(biāo)注、文本匹配、文本生成。https://g...
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Pytorch學(xué)習(xí)記錄- 訓(xùn)練Attention機(jī)制的Seq2Seq（論文再讀）對Pytorch的Seq2Seq這6篇論文進(jìn)行精讀，第三篇，Bahdanau, D., K. Cho and Y. Bengio, Neural...