人生百态
金风玉露一相逢，便胜却人间无数。
金风玉露一相逢，便胜却人间无数。两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮？在秋风白露的七夕相会，就胜过尘世间那些长相厮守却貌合神离的夫妻。只要两情至死不渝，又何必贪求卿卿 阅读更多…
Sklearn学习指南
考虑词频权重的文本表示方法
1 引言 在前面的文章中，笔者介绍了两种基本的用于文本表示的词袋模型表示方法，两者之间的唯一区别就是一个考虑的词频而另外一个没有考虑。下面我们再介绍另外一种应用 阅读更多…
Pytorch学习指南
This post is all you need（⑤基于Transformer的翻译模型）
1 引言 各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。经过前面几篇文章的介绍，相信各位读者对于Transformer的基本原理以及实现过程已经有了一个较为清晰的认识。不过 阅读更多…
人生百态
不积跬步，无以至千里。
蚓无爪牙之利，筋骨之强，上食埃土，下饮黄泉，用心一也。蟹六跪而二螯，非蛇鳝之穴无可寄托者，用心躁也。蚯蚓没有锐利的爪牙和强健的筋骨，却能向上吃到泥土向下喝到地下 阅读更多…
Sklearn学习指南
随机森林中的特征重要性计算
1 引言 各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。在前面的多篇文章中笔者分别介绍了多种不同的决策树生成算法，从决策树的构造原理便可以看出，越是靠近决策树顶端的特征维度 阅读更多…
Pytorch学习指南
你还在手动构造词表？试试torchtext.vocab
1 引言 在建模文本语料的相关模型时，避免不了的一个操作就是构建词表。通常来说一个常用的流程就是：①对原始语料进行分词或者是分字，即tokenize；②利用Co 阅读更多…
人生百态
兴，百姓苦；亡，百姓苦。
兴，百姓苦；亡，百姓苦。一朝兴盛，百姓受苦；一朝灭亡，百姓依旧受苦。历朝历代以来，最勤劳的群体是百姓，最善良的群体是百姓，但是最卑微的群体依旧也是百姓。在过去几 阅读更多…
机器学习
如何直观的解释梯度下降算法？
1 引言 根据前面的介绍可以知道，梯度下降算法的目的是用来最小化目标函数，也就是一个求解的工具。当目标函数取到（或接近）全局最小值时，我们也就求解得到了模型所对 阅读更多…
Pytorch学习指南
This post is all you need（④Transformer实现过程）
1 引言 各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。在前面的几篇文章中，笔者陆续介绍了多头注意力机制的原理、Transformer中编码器和解码器的工作流程以及多头注意 阅读更多…
人生百态
幸甚至哉，歌以咏志！
幸甚至哉！歌以咏志。太值得庆幸了，那就用这首诗歌来表达自己此时此刻内心的志向吧。相信不少人朋友都听过这句诗，但很多人都只是把它当做一句诗来背了。通常来说这句诗的 阅读更多…