、Lu的博客

1.通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用 ：通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用 - 简书 (jianshu.com)

本文框架如下：介绍——在命名实体识别任务中，BiLSTM模型中CRF层的通用思想详细的实例——通过实例来一步步展示CRF的工作原理实现——CRF层的一步步实现过程谁可以读本文——本文适用与NLP初级入门者或者AI其他相关领域需要有的基础知识：你只需要知道什么是命名实体识别，如果你不懂神经网络，条件随机场（CRF）或者其它相关知识，不必担心，本文将向你展示CRF层是如何工作的。本文将尽可能的讲的通俗易懂。1.介绍 基于神经网络的方法，在命名实体识别任务中非常流行和普遍...

什么是过拟合？  我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，即数据的分布可能会发生变化（distribution drift），并且可能当前的数据量过少，不足以对整个数据集进行分布

人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮助。人工智能：从概念提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦