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人工智能

什么是詞嵌入(Word Embedding)?有哪些常見的詞嵌入方法
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是否使用 Word2Vec 訓練過數據?在這個過程中,如何獲取語料?如何選擇超參數?語料、詞表和維度大小如何確定?怎樣把握訓練時長
40 閱讀
說說 GloVE 技術,怎樣進行訓練?有哪些應用場景?相比 Word2Vec 有哪些優缺點
41 閱讀
什么是注意力機制?它是如何改善 NLP 模型性能的
38 閱讀
請描述 BERT 模型的架構和應用場景
35 閱讀
Word2Vec 有哪些加速方法
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Word2Vec 如何獲取詞向量?如何評估該訓練得到的詞向量的好壞
42 閱讀
CBOW 和 Skip-gram 分別更適合哪些應用場景
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解釋一個 LSTM 單元(LSTM cell)的基本組成,以及它們各自的作用
33 閱讀
解釋 hierarchical softmax 的流程,以及它有什么優點
49 閱讀
LSTM 中,隱藏狀態(hidden state)和單元狀態(cell state)有什么區別
37 閱讀
LSTM 和 GRU 有什么區別
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Word2Vec 到 BERT 有怎樣的改進
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BERT 是如何處理自然語言文本中不常見詞或者罕見詞的
43 閱讀
強化學習解決的是什么樣的問題
40 閱讀
說說強化學習和監督學習的異同點
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說說 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)的工作原理
50 閱讀
強化學習中如何得到獎勵模型?怎樣使用獎勵模型打分
60 閱讀
強化學習有一些什么應用場景
40 閱讀
你知道有哪些方法可以求解馬爾科夫決策過程
46 閱讀
你能寫出貝爾曼(bellman)方程嗎
40 閱讀
你知道蒙卡特羅方法嗎
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我們知道 ReLU 函數在 0 處不可導,這對于它在深度學習中的使用有什么影響嗎
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什么是循環神經網絡(RNN)?請描述其特點和局限性
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