随笔分类 - 读书笔记
摘要：https://github.com/CastellanZhang/alphaFM AlphaFM源码 再找DeepWalk的文章看一下 https://zhuanlan.zhihu.com/p/458843906 冷启动 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48057256
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摘要：基于2.0 《TensorFlow深度学习》 4/10 看到 p72 4.6 索引与切片 4/11 看到 p94 第5章 Tensorflow进阶 4/12 看到 p106 5.6 高级操作 4/13 看到 p122 第6章 神经网络 4/14 看到 p127 6.3 神经网络 4/15 看到 p1
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摘要：在电脑上放了比较久了 https://blog.csdn.net/zhong_ddbb/article/details/107547062 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27837426 https://blog.csdn.net/qq_38900441/article/
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摘要：这篇文章讲得还比较清楚： https://blog.csdn.net/huguozhiengr/article/details/81777577 《统计学中的频率学派与贝叶斯学派》 频率学派认为，对于一批样本，其分布是确定的，也即是是确定的，只不过未知。 贝叶斯学派引入了主观概率的概念，认为一个事件
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摘要：这一篇文章讲得很好： https://zhuanlan.zhihu.com/p/36564434 《梯度下降法 —— 经典的优化方法》 核心是这张图： 所以负梯度方向，不是随便得来的，是根据泰勒公式推导得来的。
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摘要：参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 深度学习优化算法经历了 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 这样的发展历程。 我们换一个思路，用一个框架来梳理所有的优化算法，做
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摘要：今天读的这篇文章： 《图解BERT模型：从零开始构建BERT》 https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文
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摘要：参考这篇文章： https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11615750.html 我们期望每一个 word token 都有一个 embedding。每个 word token 的 embedding 依赖于它的上下文。这种方法叫做 Contextualized W
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摘要：文本生成相关文章，还不错，看一下 《文本生成系列之encoder-decoder》 https://mp.weixin.qq.com/s/ZSf5XUfq3LyjUtai2XVyAQ 文本生成是自然语言处理领域一种常见的任务，它实现了从源文本到目标文本之间的转换。 应用于包括机器翻译(Machine
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