文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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1.前言，输出为和，即在输入特征向量为条件下，样本标签属于某一类的概率。因为本文讨论的只是二类分类模型，所以有。在实际使用过程中，一般是需要指定一个阈值，比如0.5，如果逻辑回归模型的输出，则认为此样本为正类，如果,则认为样本为负类。当然阈值是根据实际需求设置的，如果对正类的要求比较严格，则可以将阈值设的高一点，比如0.7。2.逻辑回归模型与输出之间的关系：那我们能不能直接将看作带入上式来构成逻辑
一、 自回归语言模型听到自回归语言模型（Autoregressive LM）这个词，我们知道一般的语言模型都是从左到右计算某个词出现的概率，但是当我们做完型填空或者阅读理解这一类NLP任务的时候词的上下文信息都是需要考虑的，而这个时候只考虑了该词的上文信息而没有考虑到下文信息。所以，反向的语言模型出现了，就是从右到左计算某个词出现的概率，这一类语言模型称之为自回归语言模型。像坚持只用单向Trans
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2023-12-18 23:48:15
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前段时间学堂发了一篇推文使用（偏）自相关函数判断ARMA模型的阶数时间序列分析系列推文的内容更加完整，小编决定重新开启本系列。参考书目是Walter Enders著，杜江、袁景安译的《应用计量经济学——时间序列分析》（第三版）。1 ARMA模型使用差分方程能表示一些形式简单的线性时间序列模型，如：上式中，为常数，为差分方程的阶数，是关于时间、其他变量的当期值或滞后值的函数，称为推动过程（forci
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2023-11-19 09:04:21
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自回归语言模型（Autoregressive LM）在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。EL
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2023-09-23 16:32:41
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XLNet自回归语言模型自编码语言模型XLNet的改进XLNet如何做到的？具体实现过程双流自注意力机制 首先引入自回归语言模型以及自编码语言模型的概念。自回归语言模型自回归语言模型（Autoregressive LM），简单的来说就是，根据上文预测下文（或者根据下文预测上文）。重点是单方向。缺点：仅仅可以利用上文或者下文的信息。 优点：符合逻辑，例如符合人类从左向右读文章的特点。自编码语言模型
前言回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
回归(regression)：Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)。应用现状目前主流的
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2024-01-24 16:18:36
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# NLP自回归模型生成语言过程
## 引言
自然语言处理（NLP）中的生成模型广泛应用于文本生成、对话系统和机器翻译等多个领域。其中，自回归模型以其在语言生成中的高效性和准确性而备受关注。自回归模型通过逐步生成文本，利用前文信息来推断下一个词。这篇文章将介绍自回归模型生成语言的过程，并给出相应的代码示例。
## 自回归模型概述
自回归模型（Autoregressive Model）是一种
回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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线性回归是机器学习中最经典的算法，因为后面的多层感知也是基于这些算法进行演变而来的，所以当我们完全了解了机器学习之后对于我们了解后面的算法是很有帮助的，尤其对于经典的，每一个机器学习模型都会用到的梯度下降，损失计算进行更深刻的认识是非常具有帮助的。同时本次的博客将会把整个机器学习我认为比较经典的算法通通进行自己的手动实现，供大家进行参考和学习，那么我们就开始实现本次的第一个机器学习算法，线性回归吧
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2024-04-07 09:58:17
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随机信号的模型建立为随机信号建立参数模型是研究随机信号的一种基本方法，其含义是认为随机信号x(n)是由白噪w(n)激励某一确定系统的响应（如图 7.5）。只要白噪的参数确定了，研究随机信号就可以转化成研究产生随机信号的系统。AR模型（自回归模型 Auto-regression model） 随机信号 由本身的若干次过去值 ) ( n x ) ( k n x − 和当前的激励值 线性组合产生： 该模
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2024-08-23 11:58:23
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生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
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2024-06-20 19:45:50
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# 自回归模型在自然语言处理中的应用
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，自回归模型（Autoregressive Model）是一种强大的工具。它被广泛应用于自然语言生成、序列预测和机器翻译等任务。这篇文章将探讨自回归模型的基本概念、应用场景以及使用示例，并通过一些图表和状态图说明其工作机制。
## 自回归模型概述
自回归模型是一种用于时间序列分析的统计模型，其基本思想是将当前时刻
自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
原创
2023-11-07 11:25:58
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自回归语言模型（Autoregressive Language Model）是一种用于生成文本的统计模型。它基于序列数据的概率分布，通过建模当前词语与前面已生成词语的条件概率来预测下一个词语。在自回归语言模型中，假设我们有一个文本序列，例如一段连续的句子。模型的目标是根据前面已生成的词语来预测下一个词语的概率分布。具体来说，模型会根据前面的词语序列，计算每个可能的下一个词语的概率，并选择概率最高的
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2024-08-22 09:02:58
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。Softmax是logistic回归的一个“一般形式”。基本思想就是在线性回归的基础上，使用一个单调可微的函数，使得预测值变为1个趋近于0/1的“预测概率”，与真实的标记y联系起来。在Logistics回归中，这个函数为其中
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2024-05-08 08:15:31
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概率密度估计的方法：
GAN使用模型执行隐式密度估计，模型学习一个随机过程，并使用该过程生成数据，但不提供观测概率的知识，或指定一个条件对数似然函数;变分自编码器 (VAE) 使用显式密度估计，定义了一个带有潜在变量的难以处理的密度函数。为训练模型，导出并优化似然的下界（近似密度）自回归 (AR) 模型创建了一个显式密度模型，该模型易于处理以最大化训练数
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2024-03-19 12:23:16
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。SVM是一种分类算法，其思路是：找出一个（超）平面，以此分割2个类别。满足这一要求的（超）平面有许多。我们还期望，2个类别中离超平面距离最近的那几个点到超平面的距离尽可能的大，使得分割效果更“明显”，效果更好，离超平面距离最
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2024-04-16 10:21:26
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文章目录第一章 自回归模型第一节 概念一、自回归模型1.1 定义1.2 自回归模型的平稳解二、推移算子2.1 概念2.2 性质三、A(z)3.1 概念3.2 性质四、AR（p）模型4.1 定义4.2 AR（p）模型的平稳解4.3 AR（p）模型的通解参考 第一章 自回归模型第一节 概念一、自回归模型1.1 定义 在
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2023-12-26 15:59:04
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