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Thinking will not overcome fear but action will.

GAN(文本生成)

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前言 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型， 是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块： 生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，...

Posted by BY on August 30, 2020

ESIM(文本匹配/文本分类)

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前言 ESIM，简称 "Enhanced LSTM for Natural Language Inference". 顾名思义，一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM. ESIM 能比其他短文本分类算法牛逼主要在于两点： 1.精细的设计序列式的推断结构. 2.考虑局部推断和全局推断. 1.模型结构 ESIM的论文中，作者提出了两种结构，...

Posted by BY on August 25, 2020

贝叶斯优化

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手推贝叶斯公式 朴素贝叶斯思想 贝叶斯优化

Posted by BY on August 24, 2020

Logistic Regression

前言 这里面其实包含了5个点: 1:逻辑回归的假设. 2:逻辑回归的损失函数. 3:逻辑回归的求解方法. 4:逻辑回归的目的. 5:逻辑回归如何分类. 1.逻辑回归的假设 逻辑回归是假设数据服从独立且服从伯努利分布，多用于二分类场景，应用极大似然估计构造损失函数，并使用梯度下降法对参数进行估计. 假设只有两个标签1和0. 我们把采集到的任何一组样本看做一个事件的话，那么这个事件发生的概...

Posted by 回彦非 on August 24, 2020

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