摘要：
Frequentist VS Bayesian 在机器学习领域分为两个流派，分别是贝叶斯派和频率派。两种学派所基于的理论背景不同，应用场景也不尽相同。本文就以阅读PRML为背景，对学习所悟进行总结。 对于一些问题，比如类似从盒子中抽取小球的经典问题，我们可以通过多次实验的方式来计算频率，并进而估算概 阅读全文
摘要：
1.重载：重载从overload翻译过来，是指同一可访问区内被声明的几个具有不同参数列（参数的类型，个数，顺序不同）的同名函数，根据参数列表确定调用哪个函数，重载不关心函数返回类型。 前四个互为重载函数，最后一个和第一个不是重载函数。 2.隐藏：隐藏是指派生类的函数屏蔽了与其同名的基类函数。注意只要 阅读全文
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一个很好地理解Transformer的文章，笔记 阅读全文
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解释Attention机制 阅读全文
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Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate,最早将Attention方法用到NLP问题上的一篇经典论文阅读笔记；或许比Attention is all you need更加具体。 阅读全文
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1.Abstract In this paper,the author we attempt to fight such chaos(FAKE NEWS) with itself to make automatic rumor detection More robust and effective; 阅读全文
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题意大致为输入一个数字，将其转化为对应的罗马数； 思想很简单，用一个数组记录不同的界限值与其对应的符号，然后根据从大到小的顺序对界限值进行遍历，如果剩余值大于当前界限值，则减去它并在结果上加入相对应的字符串，下次遍历将从当前界限值开始，继续向下查找，直到剩余值为零，返回记录的字符串； 代码如下： 该 阅读全文
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NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE阅读笔记 阅读全文
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Reinforcement Learning NOTE 最近，Deep Reinforcement Learning的应用和发现十分广泛，如Alpha GO。 我们将关注于学习解决增强学习的不同结构。包括Q learning、Deep Q Learning、Policy Gradient、Actor 阅读全文
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这是LSTM的一个储存单元。 将其看作一个黑盒，只看其输入输出。 三个输入分别是： X_t：当前时间的输入 h_t 1：上一个LSTM单元的输出 C_t 1：上一个单元的存储器 h_t：该单元的输出 C_t：该单元的内存 这是多个单元的连接图 在LSTM图中，顶部是内存管道，输入是旧的内存。 它会首 阅读全文