The RavenClaw dialog management framework 论文阅读
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The RavenClaw dialog management framework 论文阅读

本文描述了一个基于计划的、独立于任务的对话管理框架RavenClaw。该框架的一个关键特点是，它将对话控制逻辑的特定领域方面与独立于领域的对话技巧隔离开来，并在这个过程中促进了在复杂的、面向任务的领域中运行的混合主动系统的快速发展。系统开发人员可以专注于描 ......
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Dialogue Transformers 论文详解
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Dialogue Transformers 论文详解

论文中引入 transformer 的结构,其中注意力模型在对话轮的顺序上面起了了作用.最近我们使用递归神经网络多轮对话的上下文中用户说的话,但是我们原本认为注意力模型会更适合多轮场景.默认情况下,RNN假设每个选项和完整的序列有关,但是一轮对话当中包括一 ......
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Conditional Adversarial Nets 详解
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Conditional Adversarial Nets 详解

本文提出在利用 GAN（对抗网络）的方法时，在生成模型G和判别模型D中都加入条件信息来引导模型的训练，并将这种方法应用于跨模态问题，例如图像自动标注等。
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深入理解L1,L2正则化
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深入理解L1,L2正则化

正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。正则化是在经验风险上面加了一个正则化项或者惩罚项,正则化函数一般是模型法则度的单调增函数,模型越负责,正则化值就越大.
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小令童鞋的书单
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小令童鞋的书单

本页主要用来记录自己已经读过的书或者是正在读的书，里面的这些书都是个人觉得值得花一点时间去读的书，如果感兴趣的话可以交流下。
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K近邻算法(KNN)详解
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K近邻算法(KNN)详解

K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中.
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About Me
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About Me

自己搭建博客的原因是现有的博客系统不满足我的要求，简单来说就是看着现有的博客系统不顺眼，现在博客主要内容就是自己平时看的书以及各种想法总结等等。还有就是希望博客上面记载的东西能够帮助到别人。
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生成模型和判别模型
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生成模型和判别模型

监督学习方法可以分为生成方法和判别方法,所学到的模型分别为生成模型和判别模型.
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半监督学习
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半监督学习

在实际生活中，常常会出现一部分样本有标记和较多样本无标记的情形，例如：做网页推荐时需要让用户标记出感兴趣的网页，但是少有用户愿意花时间来提供标记。若直接丢弃掉无标记样本集，使用传统的监督学习方法，常常会由于训练样本的不充足，使得其刻画总体分布的能力减弱，从 ......
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VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解
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VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解

VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 笔记
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