原创 知識驅動的主動式開放域對話系統 by 車萬翔 2020/4/11

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原创 ParlAI 學習記錄(一):安裝及demo上手

目錄ParlAI 學習記錄(一)1、parl.ai簡介2、快速上手2.1 安裝2.2 跑跑demo熟悉一下 ParlAI 學習記錄(一) 1、parl.ai簡介 網站地址: https://parl.ai/ github: htt

原创 torch-sparse gcc編譯失敗分析

目錄torch-sparse安裝失敗分析環境報錯內容原因分析後記 torch-sparse安裝失敗分析 環境 Linux: Ubuntu 16.04 cuda: 9.0 cudnn: 7.3.0 pytorch: 1.1.0 p

原创 最新github訪問、下載慢解決辦法

在這之前,我百度和知乎搜了一下這個問題,很多方案過期了,並沒有什麼卵用。 於是,我在百度搜索結果的基礎上,限定時間爲一個月內,終於找到一篇有效的方案。 訪問慢的原因:國內DNS解析服務器將github.com解析到了新加坡的一個服務器上,

原创 Transformer實戰

引言:Transformer自從2017年提出到現在,已經被廣泛應用於NLP各項任務中,尤其是NMT,取得的效果最明顯。前面講了Transformer模型,下面就來介紹一下Transformer實戰。已經有很多大神寫了Trans

原创 NMT實戰理解Attention、Seq2Seq

最近在看NMT相關的研究,論文很多,每隔幾個月就會有新的論文發出來,提出新的模型或者改進,作爲小白,我覺得還是先搞懂一些基礎理念,試着去實現最簡單的模型,練練手。 本次以Pytorch的Translation with seque

原创 NLP數據預處理神器nltk

神器nltk 安裝很簡單: pip install nltk 第一次使用nltk的話,會報錯,還需要下載一些資源包,按照提示下載即可: import nltk nltk.download('punkt') 可以簡單測試一下:

原创 面試常考知識點:快速排序

快速排序 中心思想:分治法 核心問題 1、基準元素的選擇 方案一:以數組的第一個元素爲基準元素 極端情況:原數組有序,所選的元素剛好是最大/小值,導致每次分治後,數據嚴重傾斜,效率低下,時間複雜度最差(n^2) 方案二:隨機選一個

原创 OpenNMT運行環境搭建

OpenNMT運行環境搭建 前言:深度學習入門第一步就是搭建運行環境,安裝各種框架,設置各種環境變量,其實熟練之後也就那麼回事。下面我以OpenNMT爲例,介紹搭建服務器運行環境的整個過程,供大家參考。 1、當前配置 服務器:

原创 SFFAI19-優秀博士經驗分享幾點感悟

1、入門科研要趁早,一來出成果快解決畢業問題,二來可以留出更多的時間思考探索未來的規劃; 2、能手把手帶你的老師或師兄,可遇不可求,關鍵還是培養自學能力、獨立思考的能力,當然關鍵問題上與人合作探討很重要; 3、如何發現問題?多看文章、多調

原创 深度學習500問!面試有這些足夠了!

近日,Github上一個名爲DeepLearning-500-questions火了,star量將近2萬,fork數也5000多了。 作者是川大的一名優秀畢業生談繼勇。 這個項目蒐羅了概率知識、線性代數、機器學習、深度學習面試常見的

原创 NLP分析技術概覽

NLP: Natural Language Processing 即自然語言處理 本人也是NLP入門小白一枚,今日看到此思維導圖後,對這一領域的大體任務和技術有了宏觀的印象。 分享給大家看看,就算你不是研究NLP的也可以瞭解瞭解,

原创 課程筆記1 : (2019)斯坦福CS224n深度學習自然語言處理課程 by Chris Manning

來源:機器之心文章 2019 年,自然語言處理公開課開始學了~ 簡介 你知道入門自然語言處理(NLP)的「標配」公開課 CS224n 麼,它和計算機視覺方面的課程 CS231n 堪稱絕配,它們都是斯坦福的公開課。 但是自 2017

原创 實驗設計和結果分析經驗總結

聽了一位實戰派博士的關於實驗設計和結果分析的分享,記錄一下。屬於方法論,具體還得自己去悟,去實踐操作才能真正體會精髓。 一、分析現有方法的結果及缺點 1.1 爲什麼要分析現有方法? 可以找到最需要解決的問題,發現新方向 找到真正的問

原创 SFFAI20-師姐交流會

1、介紹  SFFAI 是 Student Forum on Frontiers of Artificial Intelligence 的簡稱,人工智能前言學生論壇。 這次師姐交流會是第20場,我很有幸聆聽到了師姐們關於博士生活的個人成