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原创 Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale论文泛读笔记

一、写在前面的话由于时间有点赶,所以大致上只是简单地浏览了一遍,如有不对的地方,还望多多指教。整体看来,该模型的提出是针对多跳阅读理解,即若问题想要的答案无法在包含在一次检索中。故CogQA使用两个系统来维护一张认知图谱(Cognitive Graph),系统一在文本中抽取与问题相关的实体名称并扩展节点和汇总语义向量,系统二利用图神经网络在认知图谱上进行推理计算。二、论文模型1. 系统一...

2019-09-08 16:09:43 1899

原创 简析torchvision的ImageFolder

一、所使用的函数介绍1. find_classesdef find_classes(dir): # 得到指定目录下的所有文件,并将其名字和指定目录的路径合并 # 以数组的形式存在classes中 classes = [d for d in os.listdir(dir) if os.path.isdir(os.path.join(dir, d))] ...

2018-07-28 15:58:22 2586

原创 Fully Connected 神经网络

什么是神经网络最早的神经网络是想要还原神经元的原理(虽然现在很难说有什么关系),我们将输入乘以不同的权值之后,求和并通过一个非线性函数便可以得到一个输出。这就是最简单的一个神经网络的模型。其实从数学角度看这个模型更好理解,如果不考虑激活函数,那么其实在单个输出时,我们就是在做线性回归;多个输出时,我们就是在做多分类而已。而加入了激活函数之后就是加了一个非线性的映射。...

2018-07-26 15:04:55 2174

原创 CTR学习笔记系列——FM

一、为什么要用FM算法在计算广告和推荐系统中,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。而在处理这类数据时,我们常常会使用one-hot编码(例如对用户ID、商品ID等),但这样就带了一个问题,数据太过稀疏。在面对如此稀疏的数据时,我们仅仅考虑每一个特征显然是不够的。这个时候,考虑特征之间的组合就显得尤为...

2018-07-26 14:38:44 353

原创 CNN细枝末节系列之特征图大小处理

pytorch中的2D卷积的函数是:class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)Parameters:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) ...

2018-07-26 14:37:33 665

转载 卷积神经网络(三)—— 反向传播

在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法2. CNN的反向传播算法思想3. 已知池化层的δ^l,推导上一隐藏层的δ^l-1 ...

2018-07-26 14:35:59 437 1

原创 卷积神经网络(二)—— 所谓卷积神经网络

CNN相比与传统的NN最大的区别在于其所拥有的卷积层和pool层(池化层或者说下采样层)。其卷积运算通过三个重要的思想来帮助改进机器学习系统:稀疏交互、参数共享和变等表示。 以下介绍CNN特有及重要的几个部分:卷积层、池化层、Padding操作和Flatten:1. 卷积层卷积层:具体原理可参考《深度学习》P202。个人的理解,卷积就是局部的加权平均,将本来离散的信息集中起来...

2018-07-26 14:34:57 332

原创 卷积神经网络CNN(一)——简单介绍

本节主要来自《TensorFlow技术解析与实战》,这本书内容还行,代码就是官方代码

2018-07-26 14:33:49 907

原创 《推荐系统实战》读书笔记(三)

一、利用用户行为数据概述为了让推荐结果符合用户口味,我们需要深入了解用户,通过用户留下的文字和行为了解用户兴趣和需求。最简单的做法当然是在用户注册时,主动地表明他的需求。但是,这个方法有3个明显的缺点:首先,现在的自然语言技术很难理解用户来描述兴趣的自然语言;其次,用户的兴趣是不断改变的,很少有用户会不断更新自己的兴趣描述;最后,很多时候用户自己也并不知道自己的兴趣,或者说难以用语言来描述...

2018-06-10 13:57:04 308

原创 深度学习简介PPT

大部分来自李宏毅教授的PPT内容,结合了网上的一些博客主的图片,具体地址一时没有记录,以后找到再补上...

2018-03-30 13:14:05 5719 1

原创 遗传算法(整理版)

优化问题优化问题最终可以归结为: minimize   f0(x)" role="presentation" style="position: relative;">f0(x)f0(x) f_0(x) subject to   fi(x)≤0" role="presentation" style="position: relative;">fi(x)≤0fi(x)≤0

2017-12-10 18:50:43 972

原创 Introduction to Big Data with Apache Spark——week2课题笔记

SparkContext RDD 代码: 直接使用python的数据类型创造:从外部文件创造: Transformations 代码: Action 代码: Cache Spark流程 其他注意

2017-12-01 12:53:27 295

原创 MAC 下个人常用命令备忘录

常用简单命令cd 改变当前目录 cd dirnamepwd 显示当前目录的路径名 pwdls 显示当前目录的内容 ls mkdir 创建一个目录 mkdir dirnamermdir 删除一个目录 rmdir dirnamerm 删除文件或目录 rm filenamemv 改变文件名或所在目录 mv file1 file2find 使用匹配表

2017-11-29 21:09:59 1336

原创 Adaboost的简单实现

Adaboost在实现上并不困难,这里主要是参考的李航老师的《统计机器学习》和《机器学习实战》内容。简单来说,先有个简单的二分类器,可以将数据分成两部分,目标变量值分别是-1和1。然后就用公式更新权值,一直计算就行了。#coding= utf-8from numpy import *def loadSimpData(): datMat = mat([[ 1. ,

2017-08-25 15:48:02 225

转载 XGBoost 与 Boosted Tree

转载自:《XGBoost 与 Boosted Tree | 我爱计算机》作者:陈天奇,毕业于上海交通大学ACM班,现就读于华盛顿大学,从事大规模机器学习研究。注解:truth4sex 编者按:本文是对开源xgboost库理论层面的介绍,在陈天奇原文《梯度提升法和Boosted Tree》的基础上,做了如下注解:1)章节划分;2)注解和参考链接(以蓝色和红色字体标注)

2017-08-25 15:38:51 520

原创 PSO粒子群算法的python简单实现备忘录

主要会出现崩溃问题,所以我就把参考的博文写在前面了:http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1569671http://blog.csdn.net/kunshanyuz/article/details/63683145http://blog.csdn.net/zuochao_2013/article/details/534

2017-08-16 11:17:44 901

原创 乙级PAT1001备忘录

最近想复习下C语言,顺便扎实下算法基础,就选了PAT来刷题,在这里记录下:这题没什么技术含量,就是个简单的判断和循环而已,只要设置好条件就按部就班写出来。毕竟是复习C,所以就记录下C的代码:#include int main(int argc, const char * argv[]) { int n = 1000; scanf("%d",&n)

2017-08-13 16:33:04 291

原创 小小一码农,天天努力学

看了一群大佬写博客,同时也想记录自己学习的成果和历程,决定从今天起也开始更新博客,不知道能不能坚持,总之,加油。

2017-08-12 11:03:55 338 3

原创 遗传算法的初步学习(一)

由于需要,所以最近在看一些WSNS的资料,也接触到了以前自己一直想看看的遗传算法,我蹭这个机会稍微学习下。结合一些博客和文章,记录本次学习过程:遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。简单来说,就是利用编码,把你要的变量转化到染色体编码形式,然后在经历染色体交叉、

2017-08-12 11:02:14 783

原创 在Mac上配置xgboost的经历记录

在网上找了些教程开始配置xgboost,我具体是参考这一篇的http://www.jianshu.com/p/b0ac60dc84b9。但是,可能是时间性或者是每个人对电脑配置的不同,所以我在按这篇配置时出了点问题,在这里给大家分享下。首先,这篇文章的整体思路是没错的。但是,我遇上的第一个问题是下载最新的gcc时,提示了xcode没有更新,所以我首先更新了下xcode。其次,现在下载下来的最新

2017-06-10 08:23:03 273

原创 关于指向类成员函数的函数指针

首先,关于声明普通函数指针返回值类型 (*指针名)(参数);如:int (*p) (int); //声明一个指向返回值为int,参数类型为int的函数指针更常用的声明方法 typedef int(*p)(int); //声明了一个函数指针类型p指向类函数指针声明:关于指向类的函数指针,都要加上类的作用域如: int (A::*p)(int); //表示指向A类返回值

2016-05-17 17:54:53 406

辛辛那提大学轴承数据集2nd_test

该数据集为辛辛那提大学轴承全生命周期数据集2nd_test部分的数据

2018-11-06

辛辛那提大学轴承数据集3rd_test

该数据集为辛辛那提大学轴承全生命周期数据集3rd_test

2018-11-06

辛辛那提大学轴承数据集1st_test

该数据集为辛辛那提大学轴承全生命周期数据集,由于太大了,只能分批上传

2018-11-06

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