Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之中的一个.其训练常採用最大似然准则.且为防止过拟合,往往在目标函数中增加(能够产生稀疏性的) L1 正则.但对于这样的带 L1 正则的最大熵模型,直接採用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题. 本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun'chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descen…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

假设我们要求解以下的最小化问题: $min_xf(x)$ 如果$f(x)$可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行迭代求解: $x_{k+1} = x_k - a\Delta f(x_k)$ 如果$\Delta f(x)$满足L-Lipschitz,即: 那么我们可以在点$x_k$附近把$f(x)$近似为: 把上面式子中各项重新排列下,可以得到: 这里$\varphi (x_k)$不依赖于x,因此可以忽略. 显然,$\hat f(x,…

培训的目的是为了让新员工更快的适应当前的工作,尽快的跟上前辈的步伐,从而能全身心的投入到当前的工作当中.感觉在培训的时候需要注意以下的几个问题: 1. 新员工必须在意识上认同当前的工作 如今的项目组也是由很多人组成,工作的目的有的是为了生活,有的则是为了一份成就感,是否认同当前的工作,对于新员工的学习动力来说,是一个很重要的方面. 如果新员工不对新岗位是不感兴趣的,那么也就会当前的培训产生排斥,只是为了应付培训而已,如果有了兴趣,那么也就会努力的去学习,努力的去吸收这些相关的新环境和新知识,在新…

线段树属于二叉树, 其核心特征就是支持区间加法,这样就可以把任意待查询的区间$[L, R]$分解到线段树的节点上去,再把这些节点的信息合并起来从而得到区间$[L,R]$的信息. 下面证明在线段树上查询任意区间的复杂度是$O(\log{N})$的,$N$是区间总长度. 由于访问一个节点(即获得一个节点内与待查询区间$[L, R]$相关的信息)是$O(1)$的,只要证明查询一个区间要访问的节点数是$O(\log{N})$的. 如果某个节点完全包含在$[L,R]$内,则不会再向下查询,我们称这样的节点…

// .h 文件 #pragma once class CConsoleDump { public: explicit CConsoleDump(LPCTSTR lpszWindowTitle = NULL); virtual ~CConsoleDump(void); public: BOOL DUMP(LPCTSTR lpszFmt, ...); BOOL ShowWindow(BOOL bShowWindow); BOOL SetWindowText(LPCTSTR lpszWindowTi…

理论上应该是: 一.立项 1.项目的功能的范围.实现技术方法和细节 2.需要多少人,需要的开发周期(根据客户的需求) 3.分析成本和风险 4.有相应的利润,可以立项 二.需求调研: 三.需求评审.确定: 四.概要设计(对技术框架.模块.功能的确定): 五.详要设计(对表.业务联系的确定): 六.架构师整体架构软件.布置开发任务: 七.整合软件: 八.测试: 九.试运行.维护: 十.正式运行 在实际中跟过二个项目,都是具体和用户交涉,和理论还是有出入的.…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 最近比较迷Python,仿照<Python编程快速上手>8.5写了一个随机出卷的小程序.程序本身并不难,关键是解决问题的思路,还有就是顺便复习了一下全国地名(缅怀一下周总理). OK其实还是有一个难点的,就是关于Python的中文编码问题,如何把中文字典输入到txt然后再把它读出来,程序中借用了json方法,而且在输出时decode.encode,有一些参考的价值吧.废话不说了,上程序.…

利用Java提供的Random类.从List或Set中随机取出一个元素,从Map中随机获取一个key或value. 因为Set没有提供get(int index)方法,仅仅能先获取一个随机数后.利用一个计数器,对Set进行循环,当计数器等于随机数时返回当前元素,对于Map的处理也类似. 不知有没有更好的方法-- package com.xjj.util; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; impo…

想网上找个生成随机天数的方法找不到,后面只得自己写了,贴给大家方便使用 思路:算两个日期的相差天数,然后在0到相差天数的范围内生成随机数,再用结束时间的天数部分减去这个随机数,代码: /// <summary> /// (在两个时间范围内)生成随机日期 /// </summary> /// <param name="startime">开始时间</param> /// <param name="endtime"&…