目录 从词袋模型到BERT 分析BERT表示 不考虑上下文的方法 考虑语境的方法 结论 本文翻译自Are BERT Features InterBERTible? 从词袋模型到BERT ​ Mikolov等人提出Word2Vec已经过去很长时间了.当时似乎每一个玩机器学习的人都能背出"国王减去男人加上女人等于女王"这条"咒语".如今,这些可解释的词嵌入已经成了许多基于深度学习的NLP系统的核心部分. ​ 去年10月份,Google AI放出了BERT模型,即 Bid…

Chrome Canary(Chrome “金丝雀版本”)目前已经支持Continuous painting mode,用于分析页面性能.这篇文章将会介绍怎么才能页面在绘制过程中找到问题和怎么利用这个新的工具来解决页面性能上的瓶颈. PS:最新版本的Chrome已经支持该功能查看页面的渲染时间我们采用Things We Left On The Moon by Dan Cederholm的页面来作为我们的例子页面.打开Chrome的Web Inspector(即按F12),选择Timeline页卡…

一.整体 整个代码文件如下: 二.tensorflow基础 1.tf.expand_dims 作用:给定张量“ input”,此操作将在“ input”形状的尺寸索引“ axis”处插入尺寸为1的尺寸. 尺寸索引“轴”从零开始: 如果为“ axis”指定负数,则从末尾开始算起. 如果要将批次尺寸添加到单个元素,此操作很有用. 例如,如果您有一个形状为[[height,width,channels]`的图像,则可以将其与具有`expand_dims(image,0)`的1张图像一起批处理,这将使形…

前言: 在分析C语言全局未初始化变量时,发现在目标文件中全局未初始化变量并不是直接放在bss段中. 再后来发现在两个.c文件中定义同名的全局变量,链接时居然没有发生符号重定义错误.才知道C语言弱定义的概念.这在C++中是绝对不行的. 后来搜索到一篇博文说: “全局未初始化变量没有被放到任何段,而是作为未定义的COMMON符号.这个和不同语言.编译器实现有关,有的编译器放到.bss 段,有的仅仅是预留一个COMMON符号,在链接的时候再在.bss段分配预留空间.编译单元内部可见的静态变量,比如在上…

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉…

1.情感分析语料预处理 使用酒店评论语料,正面评论和负面评论各5000条,用BERT参数这么大的模型, 训练会产生严重过拟合,,泛化能力差的情况, 这也是我们下面需要解决的问题; 2.sigmoid二分类 回顾在BERT的训练中Next Sentence Prediction中, 我们取出$[cls]$对应的那一条向量, 然后把他映射成1个数值并用$sigmoid$函数激活: $$\hat{y} = sigmoid(Linear(cls\_vector)) \quad \hat{y} \in (…

机器学习可解释性分析 可解释性通常是指使用人类可以理解的方式,基于当前的业务,针对模型的结果进行总结分析: 一般来说,计算机通常无法解释它自身的预测结果,此时就需要一定的人工参与来完成可解释性工作: 目录: 是什么:什么叫可解释性: 为什么:为什么要对模型结果进行解释: 怎么做:如何有效的进行可解释性工作: 是什么 机器学习 介绍可解释性之前,我们先来简单看看什么是机器学习,此处我们主要讨论有监督机器学习,对于无监督.强化学习等不做主要分析: 机器学习是计算机基于数据做出的和改进预测或行为的一套…

Abductive Commonsense Reasoning(溯因推理) 介绍 溯因推理是对不完全观察情境的最合理解释或假设的推论. 上图给出的是一个简明扼要的例子: 给定不同时间节点上的情境观测值 \(O_{1}\) 和 \(O_{2}\) ,溯因推理的任务是从给出的一众解释性假设 \(H_{1}, \space H_{2}, \space \cdots ,H_{n}\) 中选出最合理的.例如,上图在 \(t_{0}\) 时刻观测到的情境 \(O_{1}\) 是:Jenny打扫好了房间并给窗…

夏凯 卡内基梅隆大学计算机系毕业,曾供职于Evernote数据团队和微软Bing.com搜索引擎广告部门.回国后作为早期成员加入小红书,先后从事大数据,用户增长,项目和团队管理等工作. 我最初是在美国做搜索型广告.回国之后,加入小红书,做基础的数据服务.数据平台.作为创业团队,最开始想做数据挖掘.数据统计.增长,但是没数据,所以先得把数据的采集.管理.计算.储存的技术架构搭起来,有了技术架构之后,再做进一步的数据分析,基于分析与决策,然后再做增长,进而推动产品的迭代和公司各个层面的决策.因此,我…

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581 这学期选了门模式识别的课.发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了.所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供参考. 1. K-Nearest Neighbor K-NN可以说是一种最直接的用来分类未知数据的方法.基本通过下…