克鲁斯卡尔算法和普利姆算法一样，用于构建最小生成树。普利姆算法基本思想就是寻找每个顶点权值最小的边，而克鲁斯卡尔算法则是依据边来寻找权值最小的边。 1. 算法过...
情感分析本质是一个文本分类任务。PaddleNLP 内置了 ERNIE、BERT、RoBERTa、Electra 等丰富的预训练模型，并且内置了各种预训练模型对...
我们使用的算法模型中大都是批量学习（Batch Learning）模式，即：假设在训练之前所有训练样本一次都可以得到，学习这些样本之后，学习过程就终止了，不再学...
线性回归在建模的时候，只考虑到了单个特征的影响。但是有些场景下，添加组合特征（交叉特征）会给模型带来非常好的效果。 POLY2 算法（二阶多项式）在线性回归基础...
如何将一个句子、段落、或者文档用一个向量表示？词袋模型，该模型将每个文档转换为固定长度的整数向量。例如，给定以下句子： 模型输出向量： 每个向量有 10 个元素...
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是 Meta AI（Facebook AI）在 201...
Sentence Transformers 是由 Hugging Face 维护的开源 Python 库，通过深度学习模型捕捉文本的语义信息，转换为数值向量表示...
ANNOY（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）算法能够帮助我们高效的查找近邻的 N 个向量。其基本原理：就是将所有向量...
对模型进行剪枝，使得模型参数稀疏化可以降低模型的复杂度，也能够一定程度上加快模型的计算速度。我们知道决策树通过剪枝能够起到正则化，防止过拟合。在深度学习模型中，...
我们使用的是 TNEWS 数据集，该数据集来自今日头条的新闻版块，共提取了15个类别的新闻，包括旅游，教育，金融，军事等。数据量：训练集(53,360)，验证集...
Unigram 算法通常用于 SentencePiece，这是 AlBERT、T5、mBART、Big Bird 和 XLNet 等模型使用的分词算法。 它从一...
Pegasus（Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization）...
PyTorch 算子是 PyTorch 框架的核心组成部分，用于构建神经网络模型、执行计算任务以及进行张量操作。它们提供了丰富的功能、高效的性能和灵活的开发方式...
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