05 2020 档案
摘要:[toc] 遗传 选择,交叉,变异 模拟退火 假设前一个状态为$x(n)$,系统根据某一规则(比如梯度下降)使状态变为$x(n+1)$时,系统的能量(通过损失函数算得)由$E(n)$变为E(n+1),定义由$x(n)$到$x(n+1)$的状态转化的接受概率为: $P=\left\{\begin{ma
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摘要:[toc] Statistical Language Model NLP中有一个基本问题: 如何计算一段文本序列在某种语言下出现的概率? 这个问题在很多NLP任务中都扮演着重要的角色。统计语言模型给出了这一类问题的一个基本解决框架。对于一段文本序列: $S=w_1,w_2,...,w_T$ 它符合某
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摘要:[toc] LSTM ![LSTM结构示意][1] LSTM有两个传输状态,一个 $c^t$(cell state),和一个 $h^t$(hidden state) $c^t$保存模型的长期记忆,在训练过程中改变的速度较慢, 而$h^t$在训练过程中变化的速度则比较快。 计算过程 首先使用LSTM的
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