【B站：水论文的程序猿】

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摘要： 这里没有繁复冗余的知识点，绕过我走过的弯路，踩着我摸出来的石头，一条道接着一条道，直达水出一篇论文…… 想从事 AI 开发、亦或者想读博，这个合集不是为你而准备，但也可以借鉴 这条路是从计算机基础-》Python-》数学基础知识-》机器学习-》 Sklearn-》深度学习-》Pytorch-》Transformer-》Huggingface-》看论文-》写论文（核心期刊 or Sci 三区+） 博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/shui-water--paper 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/16470443.html 阅读全文

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摘要： 1. 问题概述 问题：MountainCarContinuous-v0 代码地址：https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/continuous_mountain_car.py 细节：动力不足的汽车必须爬上一 阅读全文

摘要： 实例：（Flappy Bird Q-learning） 问题分析 让小鸟学习怎么飞是一个强化学习（reinforcement learning）的过程，强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。智能体（Agent，在这里就是指我们聪明的小鸟）需要根据当前状 阅读全文

摘要： 在文章《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》中我们已经基本探讨过seq2seq，并且给出了参考的Keras实现。 本文则将这个seq2seq再往前推一步，引入双向的解码机制，它在一定程度上能提高生成文本的质量（尤其是生成较长文本时）。本文所介绍的双向解码机制参考自《Synchronous B 阅读全文

摘要： Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search（集束搜索）。 生成式任务相比普通的分类、tagging等NLP任务会复杂不少。在生成的时候，模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的，而且前面时间步的结果还会影 阅读全文