发简信
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基于Attention机制的深度学习模型在文本分类中的应用Attention机制在2016年被大量应用在nlp中，在之前的博客中也介绍了Attention机制在AS任务上的应用，这里简单介绍Attent...
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综述：机器学习在CTR中的应用背景：设计个性化信息检索时，用户行为预测扮演着重要的作用。用户行为预测的目标是估计用户点击、购买等行为的概率，而该概率代表了用户对该item的兴...
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LSTM模型在问答系统中的应用在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1：采用句子相似度的方式。根据问题的字面相似度选择相似度最高的问题对...
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深度学习算法调优trick总结
1：优化器。机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nada...
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Attention机制在问答系统中的应用Attention机制最先被应用在图像处理中，后来逐渐被nlp引入，并且取得了不错的效果。watson系统研究人员在2016年发表了论文“LST...
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LSTM_CNN在问答系统中的应用在前面的随笔中，已经分别介绍了CNN算法和LSTM算法在问答系统中的应用。其中LSTM算法在抽取特征之后，针对不同时序产生的特征状态，做max-...
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经典概率模型和条件随机场由上图中可知，1）：贝叶斯模型（NB）和隐马尔科夫模型（HMM）都属于求取联合概率的模型，而最大熵模型（ME）和条件随机场模型（CRF）则是求取...
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GRU模型在问答系统中的应用
GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GR...
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深度学习优化器总结
Batch gradient descent 每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合...