摘要: vscode是一款强大的文本编辑器, 现在手头上所有的工作都离不开它了, 因为本人也经常使用latex, 遂记录下配置vscode使用latex的方式. 1. 首先, 要有texlive及vscode, 这个具体不谈, 下载安装 2. 其次, 在vscode中安装下列两个拓展: a.latex wo 阅读全文
posted @ 2020-03-10 18:00 笙玄羽 阅读(1829) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 预训练允许模型从大规模语料库中捕获和学习各种语言现象,例如长期依赖和否定。 2. 然后使用(转移)该知识来初始化然后训练一个 fine tune 模型以在特定的NLP任务上表现良好,例如情绪分类。 3. 这在语言中起作用,因为它确实会在语言中发生,例如,否定是从文本信息中检测情感极性的重要属性 阅读全文
posted @ 2019-07-05 09:46 笙玄羽 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 看完这些, 秒懂CRF 原文链接1 overview-of-conditional-random-fields conditional-random-field-tutorial-in-pytorch 阅读全文
posted @ 2019-05-21 09:42 笙玄羽 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 拿到了新本本,就迫不及待想要开始配置好torch的深度学习环境了. 本本是MECHREVO深海系列的Z2-R, CPU i7-9750, 独立显卡英伟达RTX-2060 (性价比还算不错, 再加上本身的轻薄游戏本特性, 对我这种天天码代码偶尔打dota2的太合适了). 这篇博客主要记录CUDA 阅读全文
posted @ 2019-05-16 14:15 笙玄羽 阅读(12666) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: Supervised Policy Update for Deep Reinforcement Learning Supervised Policy Update (SPU); Deep Neuroevolution: Genetic Algorithms Are a Competitive Alt 阅读全文
posted @ 2019-05-14 19:23 笙玄羽 阅读(328) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Advances in few-shot learning: a guided tour 现在,few-shot learning 是一个激动人心的机器学习领域。深度神经网络从大量数据集中提取复杂统计数据和学习高级特征的能力已得到证实。然而,目前的深度学习方法与人类感知形成鲜明对比的是样本效率低下 阅读全文
posted @ 2019-05-09 10:16 笙玄羽 阅读(534) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Introduction 我们可以调整无数的超参数来提高神经网络的性能。但是,并非所有这些都会显着影响网络的性能。可以使算法收敛或爆炸之间的差异的一个参数是我们选择的优化器。我们可以选择相当多的优化器,让我们来看看两个最广泛使用的优化器。 渐变下降优化器 梯度下降可能是所有优化器中最受欢迎和广泛使用 阅读全文
posted @ 2019-05-09 10:00 笙玄羽 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 摘要 我们提出了一种训练神经网络的方法,使用强化学习(RL)中的演员评论方法生成序列。当前的对数似然训练方法受到训练和测试模式之间差异的限制,因为模型必须以先前的猜测而不是地面真实标记为基础生成标记。我们通过引入一个经过训练来评估输出令牌价值的评论家网络来解决这个问题,给定了演员网络的策略。这导致训 阅读全文
posted @ 2019-05-06 16:38 笙玄羽 阅读(814) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 随着人工智能的进步和技术变得越来越复杂,我们希望现有的概念能够接受这种变化 - 或者改变自己。同样,在自然语言的计算机辅助处理领域,自然语言处理的概念应该让位于自然语言理解,或者两个概念之间的关系更微妙,更复杂,而不只是技术的线性进展。在这篇文章中,我们将仔细研究NLP和NLU的概念以及它们在AI相 阅读全文
posted @ 2019-05-06 16:16 笙玄羽 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 新安装ubuntu16.04后发现没有显卡也没有声卡,原因不详,现提供如下解决方案:!!!升级linux-kernel至4.8 即可解决!!!可以手动从如下地址下载 .deb 包:下载Linux Kernel 4.8根据你的 Ubuntu 16.04 系统架构下载相应的软件包(i386 – 32 位 阅读全文
posted @ 2017-11-07 03:30 笙玄羽 阅读(790) 评论(0) 推荐(0) 编辑