序列 文本 机器seq2seq
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models
本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念，以及其内部各个模块的主要思想，可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。 ......
【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)
前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？ 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式： 每个向量对应一个输出：输出的数目与 ......
【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)
1、What 在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是： Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量 Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式 而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing ......
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
一文读懂！异常检测全攻略！从统计方法到机器学习 ⛵
本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术，包括传统的统计方法（四分位距、标准差），以及前沿的机器学习模型（孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子）。 ......
边玩边学！交互式可视化图解！快收藏这18个机器学习和数据科学网站！⛵
机器学习算法理论比较枯燥乏味，但有许多有趣且有用的网站，您可以像游戏一样交互式操作，并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站，学起来！ ......
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
.net6&7中如何优雅且高性能的使用Json序列化
.net中的SourceGenerator让开发者编可以写分析器，在项目代码编译时，分析器分析项目既有的静态代码，允许添加源代码到GeneratorExecutionContext中，一同与既有的代码参与编译。这种技术其实是把一些运行时才能去获取程序集相关资源的方式提前到编译前了。 .net6开始， ......
Selenium4+Python3系列（八） - Cookie、截图、单选框及复选框处理、富文本框、日历控件操作
我所在的城市昨天出了近20+的阳性案例，但这丝毫没有 “影响” 到996的工作时间，当然，也没有影响到我想继续更新文章的决心。 一、cookie常用操作入门 上一篇有写过关于cookie的实战案例，个人觉得没有很好地照顾到入门同学的感受，所以就又更新了关于cookie的基本使用操作。 1、获取所有c ......
Fastjsonfan反序列化(1)
前言 之前只是对FastJson漏洞有简单的一个认知，虽然由于网上fastjson漏洞调试的文章很多，但是真正有着自己的理解并能清楚的讲述出来的文章少之又少。大多文章都是对已知的漏洞调用流程做了大量分析，但是技术细节究竟是怎么实现的？实现的有什么问题？安全上能带来什么？ “这是最好的时代，也是最坏的 ......
基于Sklearn机器学习代码实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程，详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程，内容丰富。 ......
使用.NET7和C#11打造最快的序列化程序-以MemoryPack为例
译者注 本文是一篇不可多得的好文，MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的；其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧，值得每一个开发人员学习，特别是框架的开发人员的学习，一定能让大家获益匪浅。 简介 我发布了一个名为 ......