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摘要:本章是在介绍Pointer Network(指针网络)的文章目录1.Introduce(引入)1.Introduce(引入)原始问题:就是输入一大堆数据点,然后再输出一些点且这些点连起来可以将输入点全部包围起来。这个本来是一个演算法可以解决的问题,现在我们用NN来解决。我们把所有点的坐标(当前假设是二维的),丢到NN里面,要求输出得到最外围点的下标。这个问题实际上可以看做是Sequence-
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LSTM计算逻辑流程图:对比——GRU计算逻辑流程:
摘要:文章目录1. Transformer的引入2. Self-Attention1. Transformer的引入一般的sequence-to-sequence模型是用RNN(单方向或者双向)来做,RNN输入是一串sequence,输出是另外一串sequence。RNN常被用于input是一个序列的情况,但是有一个问题——不容易平行化(并行化计算)。例如下图中左边的模型就是RNN结构的seque
一、梯度下降gradient descent1.回顾机器学习的步骤:定义一个Model(function set)利用loss function 损失函数评估function的好坏最后利用gradient descent 方法找到最优的function。梯度下降法就是找到最优的参数解,使得损失函数loss function最小。2.在最优化(optimization)就是发现能够最小化损失函数值的
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ELMO,BERT,GPT (三种解决一词多意问题的模型)文章目录摘要1. 提出背景2. Embeddings from Language Model(ELMO)3. Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)3.1 Training of BERT摘要1. 提出背景机器是如何理解我们的文字的呢? 怎样让机器读懂人类文







