2022年2月
遗传算法初探（很有意思的袋鼠跳）
摘要： 就不全盘复制了，给出原文链接：遗传算法详解（GA）（个人觉得很形象，很适合初学者）_boat_lee的博客-CSDN博客_遗传算法 这篇有上文的代码实现：备战美赛MCM——遗传算法（GA）学习 - CodeAntenna（内容应该是转载上文的） 阅读全文
posted @ 2022-02-28 09:34 Hisi 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
什么是context（NLP)
摘要： 其实就是我们所说的词向量 原文链接：Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) – Jay Alammar – Visualizing machine lear 阅读全文
posted @ 2022-02-26 21:30 Hisi 阅读(345) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ELMo Embedding出现背景
摘要： 举个例子： 情景1：队友逆风强龙王成功，顺便带走ADC，你发“干得漂亮”。 情景2：队友0-13，你发“干得漂亮”。 同一个词“漂亮”在不同的情境下有着截然不同的意思，也就是我们所说的讽刺，word2vec和glove的词向量则是不管你是不是讽刺，“漂亮”的词向量永远都是[0.5,0.5,0.5]( 阅读全文
posted @ 2022-02-26 21:26 Hisi 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
深入理解F1-score
摘要： 本博客的截图均来自zeya的post：Essential Things You Need to Know About F1-Score | by Zeya | Towards Data Science F1-score的定义：准确率（precision）和召回率（recall）的调和平均（harmo 阅读全文
posted @ 2022-02-03 15:35 Hisi 阅读(1737) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年1月
Batch Normalization的理解
摘要： 原文链接： Batch Normalization原理与实战 - 知乎 (zhihu.com) 总结： 背景：权重矩阵W的梯度与其左边那一层的激活值有关（参考：理解方向传播（BP算法） - Hisi - 博客园 (cnblogs.com)），而且如果用ReLU激活函数会导致梯度爆炸会消失，或者是si 阅读全文
posted @ 2022-01-29 16:14 Hisi 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
理解方向传播（BP算法）
摘要： 参考链接： 反向传播算法 - 知乎 (zhihu.com) 总结： 本人比较关注的是对误差对权重的误差（也就是导函数），看了这篇文章之后理解到：对第 l-1 层的第k个神经元连接到第 l 层的第j个神经元的权重，误差对其的导函数取决于误差对这个权重连接的第 l 层的第j个神经元Zlj 的误差（导函数 阅读全文
posted @ 2022-01-28 18:08 Hisi 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
推理
摘要： 初学者入门知识图谱必看的能力：推理 - SegmentFault 思否 阅读全文
posted @ 2022-01-26 20:30 Hisi 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
什么是本体
摘要： 百度百科： 在 计算机科学 领域，其核心意思是指一种模型，用于描述由一套对象类型（ 概念 或者说 类 ）、属性以及关系类型所构成的世界。 理解：也就是说，本体是一个模型，它把概念连接起来，用关系这个东西连接起来，它的实体是抽象的，不包含实例。 参考链接： 本体构建技术调研 - 菜鸟学院 (nooby 阅读全文
posted @ 2022-01-26 19:32 Hisi 阅读(666) 评论(0) 推荐(0) 编辑
一个例子与一张图去理解桥接（bridging）
摘要： 参靠原文： 例子：What is Bridging? - Definition from Techopedia 图片：网络桥接_asufeiya的博客-CSDN博客_桥接网络 总结： 桥接就是虚拟机的内核与真实机的内核建立一座虚拟的连接桥梁，借住这个桥梁和真实机内核，就可以接触到真实网卡，然后虚拟机 阅读全文
posted @ 2022-01-26 15:32 Hisi 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
词袋模型：词语统计方法的文本向量化
摘要： 原文： 文本向量化表示——词袋模型 - 知乎 (zhihu.com) 通过阅读原文后，总结如下： 词袋模型就是： 对文本分词； 对每个词语进行独热编码； 统计词语出现的次数，加入到词语对应的维度上。 最终得到的向量便是这个文本的向量。 词袋模型的缺点： 只用词语出现的频率来突出文本主题（或者说是代表 阅读全文
posted @ 2022-01-25 21:56 Hisi 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑