蒙特卡洛树搜索又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡洛树搜索方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。这也是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法

深度学习神经网络论文研读-自然语言处理方向-elctra-目录概念引入ELECTRA比BERRT快的原因摘要elctra的判别器与生成器模型训练其他训练方式效果比较论文意义概念引入该篇论文对GAN有要求，对GAN不熟悉的朋友，可以先看这篇博文简单理解下MASK机制的简单理解有关NLP的一些基本概念详见ELECTRA比BERRT快的原因背景当今的SOTA的预训练语言模型，比如BERT，采用Mask

残差网络（Residual Network，ResNet）是一种深度卷积神经网络结构，旨在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及帮助训练非常深的网络。传统的神经网络认为层与层之间是逐渐学习到更高级的特征表示的，但在实践中，增加层数可能会导致性能下降，这是因为深层网络在训练过程中可能会难以优化。ResNet 通过引入"跳跃连接"或"残差连接"，使得网络可以学习残差（即原始特征）并将其添加到

概念引入gan的通俗理解摘要1.研究条件生成式对抗网络在图像翻译任务中的通用解决方案2.网络不仅学习从输入图像到输出图像的映射，还学习了用干训练该映射的损失函数3.证明了这种方法可以有效应用在图像合成、图像上色等多种图像翻译任务中4.使用作者发布的pix2pix软件，大量用户已经成功进行了自己的实验，进一步证明了此方法的泛化性5. 这项工作表明可以在不手工设计损失函数的情况下，也能获得理想的结果研

池化层（Pooling Layer）是深度学习神经网络中常用的一种层级结构，用于减小输入数据的空间尺寸，从而降低模型的计算复杂度，减少过拟合，并且在一定程度上提取输入数据的重要特征。平均池化（Average Pooling）： 在平均池化操作中，对于每个池化窗口，输出的值是窗口内元素的平均值。平均池化也有助于降低数据的维度，但相较于最大池化，可能会丢失一些局部细节。最大池化（Max Pooling

DBpedia是一个社区努力从维基百科中提取结构化信息，并使这些信息在网络上可用。DBpedia允许您对来自维基百科的数据集提出复杂的查询，并将网络上的其他数据集链接到维基百科数据。我们描述了DBpedia数据集的提取，以及产生的信息如何在网络上发布，供人类和机器消费。我们描述了来自DBpedia社区的一些新兴应用，并展示了网站作者如何在他们的网站内促进DBpedia内容的发展。最后，我们介绍了D

二分分类是一种常见的机器学习任务，其目标是将一组数据点分成两个不同的类别。算法的任务是根据数据点的特征来学习一个模型，以便能够准确地将新的未标记数据点分配到正确的类别中。训练的过程就是调整模型参数，使其能够更好地拟合数据，并且能够对未知数据进行准确的分类。调参优化： 根据评估结果，调整模型的超参数以获得更好的性能。预测与应用： 当模型达到满意的性能后，可以将其用于实际应用中，对新的未标记数据点进行

概念引入命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。定义命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文

在深度学习中，“padding”（填充）通常是指在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）等神经网络层中，在输入数据的周围添加额外的元素（通常是零），以调整输入数据的尺寸或形状，从而影响输出的尺寸。常见的填充方式包括 “valid”（无填充）、“same”（保持尺寸不变，使用零填充）和 “full”（完全填充，通常用于全卷积网络）。填充可以分为两种常见的

本文介绍了ImageCLEF 2019上的医学视觉问答任务(VQA-Med)的概述。参与系统的任务是根据放射学图像的视觉内容回答医学问题。在VQA-Med的第二版中，我们重点讨论了四类临床问题:模态、平面、器官系统和异常。利用分类和文本生成方法，这些类别的设计具有不同程度的难度。我们还确保所有问题都可以从图像内容中回答，而不需要额外的医学知识或特定领域的推理。我们创建了一个包含4200个放射学的新