Pelhans Blog

Practice makes perfect
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NLP 手册

隐马尔可夫模型 HMM

隐马尔可夫模型 HMM 的基本概念和定义 HMM 的基本问题 似然性计算 前向算法 后向算法 综合形式 学习算法 Baum-Welch 算法流程 ...

NLP 手册

EM 算法

一般形式的 EM 算法 算法原理 一般形式的 EM 算法 算法原理 期望最大化算法或者叫 EM 算法,是寻找具有潜在变量的概率模型的最大似然解的一种通用的方法.每次迭代由两步组成, 分别是E步骤计算期望, M步骤优化期望求极大. 我们假设直接优化 $p(X|\theta)$ 比较困难, 但是最优化完整数据(完整数据是同时给定观测变量 X ...

NLP 手册

条件随机场 CRF

条件随机场 马尔科夫随机场 条件独立性质 分解性质 例子: 图像去噪 条件随机场 CRF 的其他表示形式 简化形式 CRF 矩阵形式 概率计算问题 参数学习 似...

实体链接(一)

翻译 Entity Linking with a Knowledge Base: Issues, Techniques, and Solutions

多读书, 多看报,多吃零食, 多睡觉. 摘要 概览 动机 任务描述 应用 信息抽取 信息检索 内容分析 问答 知识库扩充 现有知识库 提纲 ...

关系抽取(二)

Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification

多读书, 多看报,多吃零食, 多睡觉. 论文概览 论文要解决的问题是什么 这篇文章得主要贡献是什么 论文详解 输入 BERT 效果 个人启发 参考 论文概览 论文链接: Enriching Pre-trained Language Model with Ent...

关系抽取(一)

Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances

多读书, 多看报,多吃零食, 多睡觉. 论文概览 论文要解决的问题是什么 这篇文章得主要贡献是什么 论文详解 输入 CNN Attention 效果 个人启发 参考 论文概览 论文链接: Neural Relation Extraction wit...

深度学习笔记(十三)

Normalization 总结

眼睛看过只是别人的,整理出来并反复学习才是自己的。 什么是 Normalization 为什么要做 Normalization 常见的 Normalization 方法 Batch Normalization Layer Normalization Instance Normalization Group Nor...

NLP 手册

逻辑回归

Logistic 回归 问题的定义 参数的求解 梯度下降法 问题汇总 LR 的归一化问题 为什么逻辑回归要用极大似然法来进行参数估计而不是最小二乘法? 逻辑回归是线性模型还是非线性模型...

NLP 手册

线性回归

面试和自己学着玩有很大差别,学着玩你可以嘴上说的溜,手上推个大概就行了(就是学的水)。但面试要求推得准确,同时在推得过程中有自己的思考,面对面试官提出的问题能根据自己的所学进行相应的推导。部分重要的算法还要能手写代码。当然面试还有一些 “必备” 问题列表,都是需要准备的。 线性回归 问题的定义 最小二乘法 正则化 为什么...

手写代码 习题集

剑指 Offer 篇

春天出去找工作不知道外面要手写代码和手推ML公式,简直 SB 到了极致,慢慢补吧。下面是自己近期刷几遍剑指后的个人分类总结。其中动态规划、数组、字符串、分治、贪心这几类剑指包含的不多,需要在 leetcode 上专门训练。 数组 剑指 3. 数组中重复的数字 剑指 4. 二维数组中的查找 剑指 11. 旋转数组的最小数字 重要 ...