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原创 【笔记】Neural Architectures for Named Entity Recognition
Neural Architectures for Named Entity Recognition 这是本人读论文的笔记，其余论文部分在网上都有，本人仅对自己未知的知识进行记录！ 全文翻译：https://blog.csdn.net/qq_28385535/article/details/85061404 近/规约解析（ shift-reduce） Shift Reduce解析器尝试以类似......
2020-01-13 17:34:15
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原创 【Machine Learning】性能度量与评估方法
机器学习中的性能度量 一个机器学习模型需要一些性能度量指标来判断它的好坏，了解各种评估的方法优点和缺点，在实际应用中选择正确的评估方法是十分重要的。 1.准确率(Accuracy) 准确率(Accuracy)是最常见也是最基本的评估标准，它表示被分对的样本数在所有样本数中的占比，它准确的公式定义是：ACC=TP+TNP+N ACC = \frac{TP+TN}{P+N}ACC=P+NTP+TN...
2020-02-03 14:19:37
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原创 【笔记】Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
Abstract 最近引入的连续Skip-gram模型是学习高质量distributed vector representations(分布向量表示)的有效方法，distributed vector representations可以捕获大量精确的句法和语义关系。在本文中，我们提出了几个扩展，提高了向量的质量和训练速度。通过对frequent words进行二次抽样，我们获得了显着的加速，同时还...
2020-01-19 18:42:50
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原创 【笔记】Attention Is All You Need
Introduction 本文是谷歌发表的文章，针对nlp里的机器翻译问题，提出了一种被称为”Transformer”的网络结构，基于注意力机制。文章提出，以往nlp里大量使用RNN结构和encoder-decoder结构，RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状态的依赖性，无法实现并行，而文章提出的”Transformer”完全摒弃了递归结构，依赖注意力机制，挖掘输入和输出之间的关系，...
2020-01-16 16:48:19
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原创 【笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
预备知识： Transformer ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98650532?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=849546926243340288 attentionisallyourneed：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf...
2020-01-15 18:13:42
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原创 [Python基础] Logging模块的使用
tf.logging模块 tf.logging.set_verbosity(logging.INFO) 在tensorflow中函数可以直接log打印 tensorflow使用5个不同级别的日志消息。按照上升的顺序，他们是debug，info,warn,error和fatal。在任何级别配置日志记录时，tf将输出与该级别相对用的所有日志信息。在跟踪模型训练时，将级别调整为info，将提供适合操作...
2020-01-15 10:03:06
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BP神经网络基本原理教程
2018-07-13
空空如也
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