模型評估的相關(guān)方法詳解。模型評價(jià)是指對于已經(jīng)建立的一個(gè)或多個(gè)模型，根據其模型的類(lèi)別，使用不同的指標評價(jià)其性能優(yōu)劣的過(guò)程。常用的聚類(lèi)模型評價(jià)指標有ARI評價(jià)法（蘭德系數）、AMI評價(jià)法（互信息）、V-measure評分、FMI評價(jià)法和輪廓系數等。常用的分類(lèi)模 ......

深度學(xué)習基礎知識詳解。

機器學(xué)習數學(xué)基礎，學(xué)習機器學(xué)習的必備知識。

計算機視覺(jué)中關(guān)于圖像識別有四大類(lèi)任務(wù)： 分類(lèi)-Classification：解決“是什么？”的問(wèn)題，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類(lèi)別的目標。 定位-Location：解決“在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置。 檢測-Detection ......

葉斯分類(lèi)器是一種概率框架下的統計學(xué)習分類(lèi)器，對分類(lèi)任務(wù)而言，假設在相關(guān)概率都已知的情況下，貝葉斯分類(lèi)器考慮如何基于這些概率為樣本判定最優(yōu)的類(lèi)標。在開(kāi)始介紹貝葉斯決策論之前，我們首先來(lái)回顧下概率論委員會(huì )常委--貝葉斯公式。

深度網(wǎng)絡(luò )隨著(zhù)層數不斷加深,可能會(huì )引起梯度消失/梯度爆炸的問(wèn)題: “梯度消失”：指的是即當梯度（小于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使梯度變得無(wú)限小。 “梯度爆炸”：指的是即當梯度（大于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使 ......

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )沿用了普通的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )即多層感知器的結構，是一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò )。以應用于圖像領(lǐng)域的CNN為例，大體結構如圖。

一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”正是對這一結構進(jìn)行了抽象，也稱(chēng)“閾值邏輯單元“，其中樹(shù)突對應于輸入部分，每個(gè)神經(jīng)元收到n個(gè)其他神經(jīng)元傳遞過(guò)來(lái)的輸入信號，這些信號通過(guò)帶權重的連接傳遞給細胞體，這些權重又稱(chēng)為連接權（connection weight）。細胞 ......

本文描述了一個(gè)基于計劃的、獨立于任務(wù)的對話(huà)管理框架RavenClaw。該框架的一個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)是，它將對話(huà)控制邏輯的特定領(lǐng)域方面與獨立于領(lǐng)域的對話(huà)技巧隔離開(kāi)來(lái)，并在這個(gè)過(guò)程中促進(jìn)了在復雜的、面向任務(wù)的領(lǐng)域中運行的混合主動(dòng)系統的快速發(fā)展。系統開(kāi)發(fā)人員可以專(zhuān)注于描 ......

論文中引入 transformer 的結構,其中注意力模型在對話(huà)輪的順序上面起了了作用.最近我們使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )多輪對話(huà)的上下文中用戶(hù)說(shuō)的話(huà),但是我們原本認為注意力模型會(huì )更適合多輪場(chǎng)景.默認情況下,RNN假設每個(gè)選項和完整的序列有關(guān),但是一輪對話(huà)當中包括一 ......