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tf.cast()可附加条件,例如: #tensor大于0的元素的位置返回True,其余返回False(在dtype为bool的情况下) #其他情况同理 tf.cast(tensor>0,dtype) tf.where #在predict张量和tartget张量元素在0.5两边时 #theta矩阵响应元素置1，否则置0 x=tf.ones_like(log_yi, ...
2020-03-22 19:11:29
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原创 损失函数、代价函数与目标函数
在机器学习中，我们的任务是找到一个函数（称作预测函数吧）拟合Yi（每个样本的真实值） 拟合过程中，函数给出每个样本的预测值，可能与真实值偏大或者偏小，这时我们需要利用损失函数L(Yp,f(x))，来判断拟合的好坏。我们的目的就是让此函数值（即损失值）最小。 但是不能是只针对某一个样本函数值最小，要在全局上，使得平均损失最小。 但是预测函数不能过拟合，这样会造成函数在其他没有见过的样本上没有较...
2020-03-21 09:35:36
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原创 使用bert复现spo抽取的一些随笔（仅作自己总结使用）
开始下定决心以后慢慢总结，最近发现学习的时候需要总结思路，这样会更加清晰明了，提高学习效率。 随笔1 内容：bug，但是有正确代码对比 方向：基于bert的多标签任务，baiduRE.py BUG说明:tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Key label_idsCan't parse seria...
2020-03-20 19:45:44
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原创 关于向BERT模型中添加额外特征信息的一些不成熟思考
笔者刚入门NLP，如果言论有不成熟的地方还请见谅 简单地把bert理解成一个word embedding bert的预训练模型中为词典中的每个词赋予了学习到的初始化向量 所以，如果想要添加额外的特征，以笔者想要符加的词性信息来说，可以把各种词性附加到vocab中 然后在构造样本的时候，连同词性信息一同输入（通过text_b）模型，让bert进行学习 后续进行实验和其他方式输入的思考 ...
2020-03-18 21:20:30
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原创 计算机网络学习笔记（一） 第一章 概述
1.1计算机网络发展 远程联机系统（50-60年代） 计算机-计算机网络（60年代末-70年代） 开放标准化网络（80年代-至今） 1.1.1远程联机系统 FEP:Front End Processor，前端处理机，完成通信任务 M：Modem 调制调节器，数字信号转化为模拟信号 TC：Terminal Controller,将多条低速线路汇聚到高速线路上 多个远程终端可同时向主...
2019-12-01 15:43:34
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空空如也
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