前言 最近因为项目需要写了一段时间的 Go ，相对于 Java 来说语法简单同时又有着一些 Python 之类的语法糖，让人大呼”真香“。 <!--more--> 但现阶段相对来说还是 Python 写的多一些，偶尔还得回炉写点 Java ；自然对 Go 也谈不上多熟悉。 于是便利用周末时间自己做个 ...
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2020-12-15 12:21:39
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深度学习 神经网络 卷积神经网络 深度学习 计算机视觉 人工智能 前言 卷积神经网络的设计自然要考虑到各层之间的顺序。这种“考虑”既有原理性的解释也有经验方面的原因。本文主要介绍一些层常见的位置选择，并对其原因进行分析，从中提取共性有利于其他模型的设计。 Dropout层的位置 Dropout一般放 ...
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2020-12-09 12:17:27
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1.1 定义 厄拉多塞到底是怎样筛选素数的呢？他造了一张1到50的素数表，首先写上1到50的所有自然数，然后先划去1，把2留下，再划去其他所有2的倍数，把3留下。再划去其他所有3的倍数，把5留下。又划去其他所有5的倍数……依此类推，可以得到50以内的所有素数。这就是著名的“厄拉多塞筛法”。 1.2计 ...
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2020-12-08 12:45:58
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def problem(area=10): # 随机生成一道题目(自然数四则运算或分数运算)，运算符不超过3个 try: if random.choice([1, 2]) == 1: # 随机生成 自然数或分数 的四则运算 expression, print_expression = natural ...
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2020-12-04 10:58:33
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上篇讲解了神经网络最容易被忽视的基础知识一干货|神经网络最容易被忽视的基础知识一1为什么在人工神经网络中的神经元需要激活函数？上图可看做普通的线性分类器，也就是线性回归方程。这个比较基础，效果如右图。当然有时候我们发现这样的线性分类器不符合我们要求时，我们很自然的想到那我们就加多一层，这样可以拟合更加复杂的函数，如下图a：但同时当我们动笔算下,就会发现,这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何
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2020-11-30 15:16:02
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花式解释AutoEncoder与VAE1什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:（1）跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图
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2020-11-27 11:26:26
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评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布保持一致在很多评测的时候，主办方只会给我们标准数据，并不会给我们测试数据，这个时候，如果我们用标准数据来训练，但是在真实的测试过程中，输入数据的并不会是标准数据，这会导致训练与测试的两个过程中的数据分布不一样，那么自然最后的结果不一样。那么评测时如何构造训练数据分布与测试数据分布一致呢？昨天在问了德川之后，我们一个评测中的处理办法如下：评测的内容是得到句法分
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2020-11-27 11:25:42
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上次文章从广泛意义上说了结构化预测【见下文】闲聊结构化预测（structuredlearning）【这是一类问题】本文聊一下自然语言处理中的结构化预测问题。StructuredPrediction一开始还是说一下结构化预测的概念，结构化预测不是输出一个标量(回归问题)或者一个类别（分类问题），而是输出一个结构，树、图或者其它序列能够互相影响彼此。在自然语言处理中，结构化预测问题有以下几种：Sequ
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编程语言 时间：
2020-11-26 14:57:35
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者huybery学校|东北大学关于自监督学习，知乎上已经有了一些资源，比如师兄@bingo的两篇介绍[2][3]、@NaiyanWang大佬之前做的survey[4]、还有最新的@Sherlock[5]。本来我的这篇分享是准备叫「Self-SupervisedLearning入门介绍」，可惜在写作的过程中@Sherlock老哥抢先一步，所以只能叫「再
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2020-11-26 14:38:02
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者Don.hub单位|京东算法工程师学校|帝国理工大学OutlineIntuitionAnalysisProsConsFromSeq2SeqToAttentionModelseq2seq很重要，但是缺陷也很明显attentionwasbornWritetheencoderanddecodermodelTaxonomyofattentionnumber
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2020-11-26 14:37:40
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