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    怎樣高效使用spark?

    [toc] 背景知識(shí): Spark與Hadoop差異 Spark是在借鑒了MapReduce之上發(fā)展而來(lái)的,繼承了其分布式并行計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)并改進(jìn)了...

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    2021-06-28 ch22 transfomer

    為什么要layer Norm ?隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加,特征分布會(huì)變化,為了保持特征分布的穩(wěn)定性,加速收斂layer Norm 和 Batch No...

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    2021-06-27 ch22 注意力機(jī)制

    為什么需要注意力機(jī)制?理解文本、圖片信息,能記住的信息是有限的,模型要利用好每一刻有用的部分,把注意力放在某一個(gè)部分seq2seq 存在1、長(zhǎng)依...

  • 2021-06-17 ch21 詞向量review

    詞向量:和獨(dú)熱編碼不同的是,可以表示一個(gè)詞的含義,但無(wú)法表示一詞多義 訓(xùn)練詞向量的方法:基于非語(yǔ)言模型的方法:CBOW Skip-gram基于語(yǔ)...

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    2021-05-09 ch11 語(yǔ)言模型

    語(yǔ)言模型:用于判斷一句話是否語(yǔ)法通順給已經(jīng)訓(xùn)練好的語(yǔ)言模型可以對(duì)任何一個(gè)文本給出概率,概率越高說(shuō)明語(yǔ)法上越通順 鏈?zhǔn)礁怕?P(今天是周日) = ...

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    2021-05-15 ch19 seq2seq

    seq2seq應(yīng)用場(chǎng)景:文本生成:翻譯、看圖說(shuō)話、生成摘要 文本理解和生成文本encoder & decoderencoder,根據(jù)輸入序列生成...

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    2021-05-09 ch18 RNN

    輸入 x1 單詞對(duì)應(yīng)一個(gè)embedding,Ex1輸出 y' = [y1', y2', ...] (任務(wù)不同,使用的y不同:詞性標(biāo)注,每個(gè)y'都...

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    2021-04-19 ch9 詞向量技術(shù)

    矩陣分解法 構(gòu)造矩陣X 形狀式詞庫(kù)size×詞庫(kù)size分解后得到S\V\D, 其中S矩陣就是詞向量壞處是 矩陣分解是全局方法,分解的過(guò)程依賴于...

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    2021-04-10 ch7 文本表示

    文本表示基礎(chǔ) 單詞和句子的表示 迭代1:one-hot表示詞庫(kù):[今天 天氣 很好]句子1:[今天 天氣 很好] = [1,1,1]缺點(diǎn):沒(méi)有順...

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生活就像一盒巧克力,你永遠(yuǎn)不知道下一顆什么味道……
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