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摘要： 参考：https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/11524376.html 总结： （1）简单工厂模式 分为：工厂类、抽象产品类、具体产品类，所有的具体产品类的实例化都在工厂类中实现 缺点：扩展性非常差，新增产品的时候，需要去修改工厂类，违背了开闭法则。 （2） 阅读全文

摘要： 参考：https://www.jb51.net/article/163066.htm 注意： （1）如果在windows下进行转换，还需要安装pywin32； 阅读全文

摘要： 博客转载：https://www.cnblogs.com/franknihao/p/9718701.html BELU论文链接：http://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf 使用python的NLTK库进行BELu打分：https://cloud.tenc 阅读全文

摘要： 一、关于RNN的梯度消失&爆炸问题 1. 关于RNN结构 循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）是用于处理序列数据的一种神经网络，已经在自然语言处理中被广泛应用。下图为经典RNN结构： 2. 关于RNN前向传播 RNN前向传导公式： 其中: St : t 时刻的隐含层 阅读全文

摘要： 这里讲一下RNN（又称“valina RNN”）&GRU&LSTM三者的具体结构以及之间的联系。 1、RNN 在基本的RNN中（valina RNN），输出和隐状态相同； 2、GRU 加入了reset门和update门，前者用于确定前一步的隐状态有多少可以输入当前步，后者用于确定当前步的隐状态有多少 阅读全文

摘要： GAM算法的pipeline如图3-8所示，Feature Extractor用于提取特征，Mask-propagation Module机制和RGMP类似，融合第一帧信息（RGB图和分割图在通道拼接的输出）和前一帧的分割结果图以及当前帧的特征。为了在解码输入中加入区分前景和背景的强约束信息，文中还 阅读全文

摘要： 1、判别模型：求解P(Y|X)条件概率。 2、生成模型：求解P(Y,X)联合概率，然后较大者为预测值。 阅读全文

摘要： 使用参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31139113 例程： def get_data_iter(train_csv, test_csv, fix_length, batch_size, word2vec_dir): TEXT = data.Field(sequent 阅读全文

摘要： N-gram模型是一种语言模型（Language Model，LM），语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是一句话（单词的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率（joint probability）。 N-gram本身也指一个由N个单词组成的集合，各单词具有先后顺序，且不要求单词 阅读全文

摘要： 一、词嵌入 (1)NNLM（Neural Network Language Model） paper:http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf code:https://github.com/graykode/nlp-tut 阅读全文