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为一组参考序列，
困惑度（Perplexity）是一种用来衡量序列生成模型性能的指标。在给定一个测试文本集合的情况下，一个好的序列生成模型应该使得测试集合中句子的联合概率尽可能高。困惑度是信息论中的一个概念，用来度量一个分布的不确定性。...
N元模型（N-Gram Model）是一种常用的序列建模方法，尤其是在处理数据稀疏问题时。该模型基于马尔可夫假设，即假设当前词的生成只依赖于其前面的
，我们可以使用该模型进行序列生成。生成的过程是按照时间顺序逐步生成序列样本。假设在第
序列数据在深度学习应用中非常常见，它们是按照时间顺序或者其他顺序排列的数据集合。序列数据的处理通常涉及到捕捉数据中的时间关系、趋势和模式，因此需要使用专门的模型来处理这些信息。以下是一些常见的序列数据类型...
机器学习：通过算法使得机器能从大量数据中学习规律从而对新的样本做决策。 机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上。...
机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上。 机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法。...
Tensor（张量）是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构，类似于多维数组，可以存储和操作数字数据。
