原创 ULMFiT解讀（論文 + PyTorch源碼）
可能是筆者孤陋寡聞，感覺這篇論文沒有BERT、ELMo這麼火，筆者也是在搜索相關話題的文章的時候，看到大家都會帶着ULMFiT進行分析，因此也就去研究了一下。總體來說，這篇論文也是pretrain+finetune的思路，探索的比較淺
2019-04-25 00:25:35
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原创 GPT-2解讀（論文 + TensorFlow實現）
GPT-2是對GPT的一個升級，並且更着重於將思路放在爲何pretrain是有用的上面，認爲LM本身是一個Multi-task Learner，並且大力用ZSL實驗來佐證這個思路。 文章目錄一. 前言二. GPT-2原理1. 數據集2
2019-04-25 00:25:35
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原创 Transformer（論文 + PyTorch源碼解讀）
Transformer模型早在2017年就出現了，當時實驗室的分享也有關於這個的。但我當時沒有意識到這篇論文的厲害之處，聽名字感覺像是那種曇花一現的論文，也沒有關注它。直到最近出現了BERT這一神物之後，方纔後知後覺此時Transfo
2019-04-09 17:14:04
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原创 Transformer-XL（論文 + PyTorch源碼解讀）
前言 目前在NLP領域中，處理語言建模問題有兩種最先進的架構：RNN和Transformer。RNN按照序列順序逐個學習輸入的單詞或字符之間的關係，而Transformer則接收一整段序列，然後使用self-attention機制來學
2019-04-08 17:12:27
原创 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（七）——評分預測篇
在上一篇博客裏面分享的是《推薦系統實踐》中社交網絡推薦相關的推薦算法，對此還不熟悉的讀者可以戳這裏。 關於這個系列會分爲如下幾個部分： 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（一）—— 評價指標篇 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接
2019-03-15 17:19:21
原创 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（四）—— UGC推薦篇
在上一篇博客裏面分享的是《推薦系統實踐》中冷啓動相關的處理算法，對此還不熟悉的讀者可以戳這裏。 關於這個系列會分爲如下幾個部分： 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（一）—— 評價指標篇 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（二
2019-03-15 17:19:21
原创 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（五）—— 藉助上下文信息推薦篇
在上一篇博客裏面分享的是《推薦系統實踐》中UGC相關的推薦算法，對此還不熟悉的讀者可以戳這裏。 關於這個系列會分爲如下幾個部分： 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（一）—— 評價指標篇 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（二
2019-03-15 17:19:21
原创 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（六）—— 藉助社交網絡推薦篇
在上一篇博客裏面分享的是《推薦系統實踐》中上下文推薦相關的推薦算法，對此還不熟悉的讀者可以戳這裏。 關於這個系列會分爲如下幾個部分： 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（一）—— 評價指標篇 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）
2019-03-15 17:19:21
原创 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（二）
在上一篇博客裏面分享的是《推薦系統實踐》中協同過濾相關的算法，對此還不熟悉的讀者可以戳這裏。 關於這個系列會分爲如下幾個部分： !TODO 此處會陸續放上各個部分的鏈接 完整代碼鏈接：https://github.com/Magic
2019-03-13 16:14:18
原创 《推薦系統實踐》算法純享（附代碼鏈接）（一）
最近看了項亮大大的《推薦系統實踐》一書，想借此入門推薦系統。書中有很多關於推薦系統的基礎性介紹，內容由淺入深，相當平易近人。這系列博客將主要針對書中的算法部分進行梳理，並附自己實現的代碼鏈接，以備日後查閱。 這個系列分爲如下幾個部分：
2019-03-12 16:11:19
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原创 趣學Git分支—本地分支篇
這一系列共有兩部分: 趣學Git分支——本地分支篇 趣學Git分支——遠程分支篇 最近在項目開發的過程中經常需要使用Git，但我對Git的理解除了使用過常規的add,commit,push等之外，其他的都不太瞭解，完全不足以支撐我在日
2019-01-27 22:31:57
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原创 趣學Git分支——遠程分支篇
這一系列共有兩部分: 趣學Git分支——本地分支篇 趣學Git分支——遠程分支篇 這裏仍然是繼續學習learnGitBranching中的遠程分支部分，爲了保持博客的獨立性，這裏再簡要介紹一下：learnGitBranching一個可
2019-01-27 22:31:57
原创 論文筆記：Learning to Detect Violent Videos using Convolutional Long Short-Term Memory
論文鏈接：Learning to Detect Violent Videos using Convolutional Long Short-Term Memory 目標 給一段視頻，判斷是暴力視頻(violent)還是非暴力視頻(non
2018-08-30 21:31:12
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原创 hihoCoder#1141 : 二分·歸併排序之逆序對 解題記錄
時間限制:10000ms 單點時限:1000ms 內存限制:256MB 描述 在上一回、上上回以及上上上回裏我們知道Nettle在玩《艦これ》。經過了一番苦戰之後，Nettle又獲得了的很多很多的船。 這一天Nettle在檢查自
2018-08-30 21:31:11
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原创 hihoCoder#1139 二分·二分答案 解題記錄
時間限制:10000ms 單點時限:1000ms 內存限制:256MB 描述 在上一回和上上回裏我們知道Nettle在玩《艦これ》，Nettle在整理好艦隊之後終於準備出海撈船和敵軍交戰了。 在這個遊戲裏面，海域是N個戰略點(編號1
2018-08-30 21:31:11