作者：20届 ERIC写在前面：本人刚刚入门NLP三个月，希望通过记录博客来巩固自己的知识，增进对知识的理解。本人在进行序列标注(sequence tagging)方面的学习时，最先接触到两个经典的统计学习方法：一个是HMM(隐马尔可夫模型)，一个是CRF(条件随机场)。在查阅CRF有关的文章时，发现大体分为两类：一类硬核解析，从公式出发；一类重视概念，从原理出发。很多博文都写的很好，不过本人认为
lightGBM一、lightGBM的前世今生1.GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）2.lightGBM（Light Gradient Boosting Machine）3.XGBoost3.1核心思想3.2优缺点二、lightGBM三、使用lightGBM解决信用卡欺诈问题 一、lightGBM的前世今生1.GBDT（Gradient Boosting
CRF常用在序列标注任务中，是找出一个隐藏状态序列，使得在该隐藏状态（简称状态）序列下对应的观测序列出现的概率最大，本质上是一个token分类问题。以常见的中文NER任务为例，需要找出每一个中文字符对应的状态标签（BIOS标签体系），即隐藏在每一个观测字符之后的状态，也即给每一个字符做分类。
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2023-10-27 00:48:42
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2023-08-27 16:25:09
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【深度学习】带有 CRF-RNN 层的 U-Net模型文章目录1 图像语义分割之FCN和CRF2 CRF as RNN语义分割3 全连接条件随机场与稀疏条件随机场的区别4 CRF as RNN5 带有 CRF-RNN 层的 U-Net6 超参数和结果7 Edge-aware Fully Convolutional Network1 图像语义分割之FCN和CRF介绍图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类从图像上来看，就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分
原创
2021-07-06 10:56:27
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# LSTM是深度学习吗？
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你解释LSTM是否属于深度学习，并指导你如何实现这一问题。
## 流程
首先，让我们来看一下整个问题的解决流程：
```mermaid
pie
title LSTM是深度学习吗？
"A: LSTM介绍" : 30
"B: 深度学习概念" : 20
"C: LSTM与深度学习关系" : 50
```
## 每一步的具体操作
#
## TrainingOptions 是深度学习吗？
在深度学习领域中，训练一个模型是非常重要的步骤。而在 MATLAB 中，可以使用 `trainingOptions` 对象来配置训练过程中的各种选项。但是，这个 `trainingOptions` 到底是不是深度学习呢？我们来深入探讨一下。
### 什么是 TrainingOptions？
`trainingOptions` 是 MATL
一.什么是深度学习： 1. 人工智能，机器学习，深度学习的关系：深度学习是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续 的层（layer）中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指 的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中 包含多少层，这被称为模型的深度（depth）。这一领域的其他
多线程一个非常有意思的作用就是用于仿真，这篇博客就会结合几个仿真实例来综合运用一下前面所学的多线程并发知识。一.银行出纳员仿真
问题描写叙述：银行会有非常多来办业务的顾客，他们会排队等待服务；对于银行方面他们派出出纳员来服务顾客，假设排队的顾客数量过多，银行就会添加
出纳员的数量，假设顾客的数目过少。则降低出纳员的数目；总之要保持一个平衡。仿真思路:封装Customer类来表示顾客，每一个顾客
y=ρW1y+βx+ε，ε=λW2ε+μ 【首先明确：OLS、SLM、SEM都是基于上面这个方程得出的，不同系数对应的不同情况形成了不同的空间自回归模型。】OLS（普通线性回归模型）（不得不说每个模型的命名提示性还蛮大）上式，y为因变量，X为自变量，W代表空间权重矩阵， 由于OLS不考虑空间上相邻区域变量的互相影响，W1、W2前面的系数ρ、λ都为0，因此得到OLS的方程为：y=βx+μ （β就是自
这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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diffusion model是2015年的一篇文章，https://arxiv.org/pdf/1503.03585.pdf但是2020年的DDPM之后，才开始逐渐火起来的，https://arxiv.org/abs/2006.11239diffusion model最近Diffusion Model被用在于图片生成模型当中，当前很多的模型都在使用diffusion model作为生
写在前面：这是一篇和原论文关系不大的博客（大家如果有兴趣看原始论文，可以先看完原始论文后，再来看本博客），基本上是基于个人在工作实践中的经验以及思考写成的一篇关于DSSM的博客，先定基调：DSSM主要用在召回和粗排阶段。DSSM全称Deep Structured Semantic Models，是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）与微软于2013年发表在CIKM上的，盲猜是一作在微软实习时的
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2023-10-27 19:14:02
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# 复杂网络是深度学习吗？
在计算机科学和人工智能领域，复杂网络和深度学习是两个热门的研究方向。虽然它们有一些相似之处，但实际上是不同的概念。本文将介绍复杂网络和深度学习的基本概念，并通过代码示例进一步说明它们的差异。
## 1. 复杂网络
复杂网络是由大量节点和连接构成的网络结构。在复杂网络中，节点代表实体（如人、物体、概念等），连接代表节点之间的关系或交互。复杂网络具有以下特点：
1.
原创
2023-09-09 10:57:53
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摘要： 即使是最敏锐的技术布道师也无法预测大数据对数字革命的影响。因为他们最初的关注点都聚焦在了扩大基础设施以构建现有服务上。在提高对现有数据的处理能力时，许多的新技术被提出。关于机器学习的概念最早诞生于科幻小说中，它的新功能很快被人们发现并应用，但随之而来的是无法避免的局限性。机器学习的局限性
当数据被恰当地概念化时，复杂的AI算法可以做出最细致巧妙的洞察。一个能够访问正确数据的算法
作者：时序人时间序列预测一定需要深度学习模型吗？简介时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。最近来自德国的几位学者在arxiv上发表了一篇有
Image fusion meets deep learning: A survey and perspective介绍典型的传统融合方法包括基于多尺度变换的方法、基于稀疏表示的方法、基于子空间的方法、基于显著性的方法 、基于总变分的方法等。局限性： 一方面，为了保证后续特征融合的可行性，传统方法被迫对不同的源图像采用相同的变换来提取特征，没有考虑到源图像的特征差异，导致提取的特征表现性能较差。
文章目录一、如何理解concat和add的方式融合特征二、concat实操三、concat与add实例3.1 Densenet3.2 Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects3.3 Scene Classification Based on Two-Stage Deep Feature Fusion3.4 Deep Heterogen
一款国内好用的Linux发行版？Deepin（深度）Linux 目前来说，要将Linux作为桌面解决方案，对于大多数PC用户来说，当然是不现实的，毕竟Linux的主力用户群体依然是少数极客用户、说白了就是开发者。 造成这个现状的当然有很多历史原因，一个就是Linux自带极客血统，一个就是尽管现在有很多的桌面环境如Gnome、KDE、XFCE、MATE等等，但是比起macOS、Windows
# 如何在Macbook上进行深度学习训练模型
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到一些新手开发者不知道如何在Macbook上进行深度学习训练模型的问题。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程
下面是在Macbook上进行深度学习训练模型的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python和相关库
