目錄 一、前言 二、如何理解BERT模型 三、BERT模型解析 1、論文的主要貢獻 2、模型架構 3、關鍵創新 3、實驗結果 四、BERT模型的影響 五、對BE

fastText是Facebook於2016年開源的一個詞向量計算和文字分類工具，在學術上並沒有太大創新。 但是它的優點也非常明顯， 在文字分類任務中，fastText（淺層網路）往往能取得和深度網

本文主要探索如何使用深度學習框架 MXNet 或 TensorFlow 實現 線性迴歸 模型？並且以 Kaggle 上資料集 USA_Housing 做線性迴歸任務來預測房價。 迴歸任務，scikit

儘管變換 $\boldsymbol x \mapsto A \boldsymbol x$ 有可能使向量往各個方向移動，但通常會有某些特殊向量，$A$ 對這些向量的作用是簡單的。 定義$A$ 為 $n \t

這幾天一直在用Pytorch來複現文字檢測領域的CTPN論文，本文章將從資料處理、訓練標籤生成、神經網路搭建、損失函式設計、訓練主過程編寫等這幾個方面來一步一步復現CTPN。CTPN演算法理論可以參考這裡。

話題模型 話題模型是為發現文件集合中的 話題 而開發出來的一種統計方法。常見的話題模型有LSA、PLSA、LDA，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation)是表現最

生成式藝術和演算法創作01-概述 生成式藝術和演算法創作02-隨機和噪聲 生成式藝術和演算法創作03-混沌和分形 生成式藝術和演算法創作04-規則系統

定理 8 蘊含向量空間 $V$ 的基 $\mathcal{B}$ 若含有 $n$ 個向量，則 $V$ 與 $\mathbb{R}^n$ 同構。數 $n$ 是 $V$ 的一個內在性質（稱為維數），不依賴基的選擇

《氪週刊》是一份專門為網際網路創業者、從業者打造的一份科技週刊。《氪週刊》提供了鮮活的創業資訊和深入分析，公司可以把它作為一份「行業參考」，用於公司「內部培訓」。 \n\n 幫你把脈一週熱點

假定有一個訓練集 ，它要麼屬於正例，要麼屬於負例。在分類問題當中，我們最基本的想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同的樣本分開。這樣的劃分平面有很多，哪一個是最好的呢？

從技術角度來看，我認為DDD專案只不過是劃定一個清晰且受保護的領域。雖然我在處理大量遺留程式碼，但我發現常見的DDD錯誤是無法準確識別領域內的內容以及外部的內容。 您的資料模型不是您的域模型 將資

分類問題中如果資料量不大的情況下用SVM會多一些。 做排序的話用LR和NN比較多，像GBDT這種模型也是可以輸出概率值。 在噪聲的影響下，閾值y會有很多的浮動，如

對於 $V$ 中向量的一個指標集 $\{\boldsymbol v_1, \cdots, \boldsymbol v_p\}$，如果 \begin{equation} c_1 \boldsym

本文（ 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 ）是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯，考慮

線上性代數的應用中，$\mathbb{R}^n$ 的子空間通常由以下兩種方式產生：（1）作為齊次線性方程組的解集；（2）作為某些確定向量的線性組合的集合。 Contents 1. 矩陣的零空間