计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。...
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K邻近算法的缺点是你需要坚持整个训练数据集。学习矢量量化算法（或简称LVQ）是一种人工神经网络算法，允许您选择要挂起的训练实例数量，并准确了解这些实例应该是什么样子。...
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BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上。...
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估算理论是统计学的一个分支，它处理基于具有随机分量的测量经验数据估计参数值。参数以这样的方式描述基础物理设置，即它们的值影响测量数据的分布。一种估计尝试使用近似测量的未知参数。当数据由多个变量组成并且......
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人工神经网络（ANN）或连接系统是由构成动物大脑的生物神经网络模糊地启发的计算系统。神经网络本身不是算法，而是许多不同机器学习算法的框架，它们协同工作并处理复杂的数据输入。此类系统通过考虑示例“学习”执行......
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在贝叶斯 统计推断中，不确定数量的先验概率分布（通常简称为先验）是在考虑某些证据之前表达一个人对该数量的信念的概率分布。例如，先验可以是概率分布，其表示将在未来选举中投票给特定政治家的选民的相对比例。......
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在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ，判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。...
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要描述 LDA 模型，就要说一下 LDA 模型所属的产生式模型的背景。产生式模型是相对于判别式模型而说的。这里，我们假设需要建模的数据有特征信息，也就是通常说的 X，以及标签信息，也就是通常所说的 Y。...
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梯度下降是用于找到函数最小值的一阶 迭代 优化 算法。为了使用梯度下降找到函数的局部最小值，需要采用与当前点处函数的梯度（或近似梯度）的负值成比例的步长。相反，如果采用与梯度的正值成比例的步长，则接近该函......
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在贝叶斯统计，所述后验概率一个的随机事件或不确定的命题是条件概率是分配相关后证据或背景考虑。类似地，后验概率分布是未知量的概率分布，作为随机变量处理，条件是从实验或调查中获得的证据。在这种情况下，“后......
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和经典的 seq2seq 模型一样，Transformer 模型中也采用了 encoer-decoder 架构。上图的左半边用 NX 框出来的，就代表一层 encoder，其中论文里面的 encoder 一共有6层这样的结构。上图的右半边用 NX 框出来的，则代表一层 decoder，同样也......
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