随笔分类 - DL
Deep Learning
摘要：文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右，名副其实的state-of-art。考虑到BERT训练的数据量和参数量都极大，而该文方法只用一个GPU训了一周，就达到了state-of-art效果，值得花时间看看。 一句话总结：使用BiLSTM模型，用动态
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摘要：作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用，在三种主流框架中演示实际使用场景，手动点赞。 转自：https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras-and-pytorch/ Checkpointin
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目，更上一层楼项目主页：https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 【深度学习】深入理解Batch Norma
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的
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摘要：原文链接：https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 如何轻松愉快地理解条件随机场（CRF）？ 理解条件随机场最好的办法就是用一个现实的例子来说明它。但是目前中文的条件随机场文章鲜有这样干的，可能写文章的人都是大牛，不屑于举例子吧。于是乎，我翻译了这篇文章。希望对其
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摘要：在看CNN和RNN的相关算法TF实现，总感觉有些细枝末节理解不到位，浮在表面。那么就一点点扣细节吧。 这个作者讲方向传播也是没谁了，666～ 原文地址：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UF
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