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在windows server 2019的hyper-v：Ubuntu20.04LTS系统上安装PIConGPU 机器是Xeon Gold 6338×2；ubuntu系统没有预装任何编译器 官方安装文档（推荐Spack）https://picongpu.readthedocs.io/en/lates 阅读全文
posted @ 2022-07-20 12:46
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人工智能“理解”话语了吗 ——《我们赖以生存的意义》读书笔记（下） (PS. 本文首发于知乎~ 地址在这） 六、小结模拟，还原真相 在上一节中我们知道，单词和语法结构是组成话语的积木，理解句子的意义需要具备辨认积木并加以组合的能力。那么，实际运用这些积木的流程是什么样的？ 人类语言有一个特点，是线性 阅读全文
posted @ 2021-08-15 17:43
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人工智能“理解”话语了吗 ——《我们赖以生存的意义》读书笔记（上） (PS. 本文首发于知乎~ 地址在这） “这是一本关于你如何理解语言的书。” 前不久花了一周的时间读完《我们赖以生存的意义》（英文名《Louder Than Words》）觉得非常有意思。看完后对关于语言学和认知心理学中一些模糊的问 阅读全文
posted @ 2021-08-15 17:39
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在上一篇文章中，我们介绍了什么是概念化和组合性，而常识推理对于判断新组合的可靠性是十分重要的。
往泛了说，常识推理是附属于自然语言推理（NLI）领域的一个子任务。除了之前提到的WSC之外，近年来面向NLI的benchmark任务数量在飞速增涨。尤其是2018年，涌现出了比以往任何时候都规模更大且数量更多的benchmark。 阅读全文
posted @ 2021-08-15 17:36
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现实世界中概念的组合是无穷无尽的，缺训练数据就补训练数据的方法只是杯水车薪。而人类的推理能力是及其复杂的，它依赖于概念化(conceptualization) 和 组合性(compositionality) 阅读全文
posted @ 2021-08-15 17:30
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There are multi-grained semantic units in natural languages such as word, phrase, sentence, document. We have seen how to learn a word representation in [link]. In this post, we will focus on phrase, sentence and document representation learning. 阅读全文
posted @ 2021-08-15 17:20
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Word representation is a process that transform the symbols to the machine understandable meanings. Now we start to discuss some ways of obtaining word representations. 阅读全文
posted @ 2021-08-15 17:19
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在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码，方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境，虽然google colab是个好办法，但发现保存模型后在云端找不到模型文件，且需要 阅读全文
posted @ 2019-04-03 10:16
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[翻译] 提升树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees） 1. 有监督学习的要素 XGBoost 适用于 有监督学习 问题。在此类问题中，我们使用多特征的训练数据集 $x_i$ 去预测一个目标变量 $y_i$ 。在专门学习树模型前，我们先回顾一下有监督学习的基本要素。 阅读全文
posted @ 2018-10-27 19:00
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英语学习相关 英语多好才够好： 通过生存需要的英语考试 日常英语能顺利交流 自己专业领域内的英语必须非常精通 口语 中文发音颗粒饱满，单个字和放在句中发音都一样。而英文有连读、失爆、变音等现象，本质是偷懒，为了读着更顺畅。如果按照中文发音思维读英文，听着就会感觉发音磕磕巴巴很硌人不舒服，没有流畅感。 阅读全文
posted @ 2018-10-24 16:45
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