自然语言处理动手学Bert文本分类Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着老师一行一行代码撸起来。章节1:课程简介章节2:Seq2Seq相
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编程语言 时间：
2020-10-19 22:34:59
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循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 ...
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2020-08-27 13:04:16
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 自然语言处理（NLP）有很多有趣的应用，文本生成就是其中一个有趣的应用。 当一个机器学习模型工作在诸如循环神经网络、LSTM-RNN、GRU等序列模型上时，它们可以生成输入文本的下一个序列。 PyTo ...
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2020-07-26 19:20:18
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从RNN到BERT 一年前的这个时候，我逃课了一个星期，从澳洲飞去上海观看电竞比赛，也顺便在上海的一个公司联系了面试。当时，面试官问我对RNN的了解程度，我回答“没有了解”。但我把这个问题带回了学校，从此接触了RNN，以及它的加强版-LSTM。 时隔一年，LSTM好像已经可以退出历史舞台。BERT站 ...
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2020-07-18 15:30:10
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RNN 循环神经网络。像之前的CNN只能处理单独的输入，前一个输入与后一个输入没有关系。但例如NLP中，我们需要前后文的信息。所以RNN应运而生。 标准的RNN中，1）N input -- N output 2）权值共享，W、U、V每个都是一样的。 实际中，这一种结构无法解决所有问题。所以也有了以下 ...
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2020-07-17 19:40:13
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目录 LSTMs网络架构 LSTM的核心思想 遗忘门(Forget gate) 输入门(Input gate) 输出门(Output gate) LSTMs是如何解决长程依赖问题的？ Peephole是啥 多层LSTM 参考资料 长短期记忆网络通常称为LSTMs，是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖 ...
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2020-07-15 01:19:03
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关于MixNet:1.NAS:神经架构搜索，从定义一组神经网络可能会用到的“建筑模块”开始，NAS算法用一个RNN做控制器，从这些模块中挑选，然后将它们放在一起，创造某种端到端的架构（好坏取决于选择的模块和它们之间构建的连接）；接着训练这个网络，让其收敛，得到验证集上的准确率，通过策略梯度更新控制器 ...
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2020-07-14 21:52:12
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关于RNN (循环神经网络）相邻采样为什么在每次迭代之前都需要将参数detach 这个问题出自《动手学深度学习pytorch》中RNN 第六章6.4节内容，如下图所示： 当时看到这个注释，我是一脸懵逼，（难道就不能解释清楚一点嘛，让我独自思考了那么长时间，差评！！！）我主要有以下疑惑： 每次小批量反 ...
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2020-07-12 12:05:03
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1 .京东面试经历 面试的京东的商品推荐的算法岗，在北辰大厦（奥森旁边），面试难度总体来说比较简单。 ①：到公司之后先做了一个小时的笔试题目，包括四个简答题和两个编程题，简答题主要是 C语言相关的。 Map和Set的插入和查找的复杂度是多少，Set是否可以存储类 递归和循环可以互相转换吗？ epul ...
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编程语言 时间：
2020-07-11 17:31:05
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0. 前言 通常神经网络的问题： 参数如何选择 何时停止训练 局部最优解 1. 回声网络ESN 具有以下特点： 大且稀疏生物连接，RNN被当做一个动态水库 动态水库可以由输入或/和输出的反馈激活 水库的连接权值不会被训练改变？ 只有水库的输出单元的权值随训练改变，因此训练是一个线性回归任务 假设有E ...
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2020-07-11 17:03:53
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