BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。
对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？...
链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768
它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
前面我在生信技能树推文：你确定你的差异基因找对了吗？ 提出了文章的转录组数据的60个样品并没有按照毒品上瘾与否这个表型来区分，而是不同人之间的异质性非常高，这个时候我提出来了一个解决方案，就是理论上就可以把人当做...
即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。...
本文转自知乎作者G-kdom文章：常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。
之前写过CRF的详解，只是为了让大家详细了解下原理，但是那种是没有优化的，速度很慢。在实际应用中，还是需要用到batch，也就是需要用到GPU的，那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上，困住你的不是算法本身，而是...
温馨提示：因微信中外链都无法点击，请通过文末的” “阅读原文” 到技术博客中完整查阅版；（本文整理自技术博客）
