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西
关于使用NLP进行智能自动化测试:你需要知道什么
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西德菩萨
发布于
2022年3月9日
839
原文链接https://testsigma.com/blog/smart-test-automation-using-nlp-what-you-should-know/ By Mohammad Adil 在这篇文章里,我们将会关注什么是NLP,NLP是为什么对智能自动化测试有效的。 什么是NLP? 自然语言处理(NLP)指的是计算机科学的一个分支,更简单的话来讲,它是人工智能的一个分支。 它是一个...
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Jacobian矩阵和Hessian矩阵的作用是什么?
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王飞扬
发布于
2021年12月7日
3.2千
作者:浮生六记 链接:https://www.zhihu.com/question/271654098/answer/2198273249 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 1.定义和几何性质 Jacobian矩阵: : Hessian矩阵: : Jacobian是一阶导数,告诉我们函数如何变化,如果f是标量的话,Jacobian就是一个矢量,指向f...
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写深度学习代码是先写model还是dataset还是train呢,有个一般化的顺序吗?
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人工智能
王飞扬
发布于
2021年12月7日
641
作者:捡到一束光 链接:https://www.zhihu.com/question/498167513/answer/2254575101 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 谢邀。先给结论:以我写了两三年pytorch代码的经验而言,比较好的顺序是先写model,再写dataset,最后写train。 在讨论码组件的具体顺序前,我们先分析每一个组件...
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时间序列数据上可以抽取哪些频域特征?
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人工智能
大数据
王飞扬
发布于
2021年12月7日
2.0千
利用时间序列数据数据做预测,需要抽取特征,其中一类想到频域特征。 基本做法是时间序列数据上做滑动窗口,在每个滑动窗口中做频域变换(如DWT或者FFT),再从变换后的结果中计算(抽取)特征。 比较常见的有哪些特征可以抽取? 作者:水莲 链接:https://www.zhihu.com/question/24021704/answer/2245867156 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系...
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L1、L2正则化和过拟合
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月3日
1.4千
过拟合问题是机器学习中经常需要考虑的问题,有两个办法可以解决过拟合问题,一个是增加更多的数据,另一个是使用正则化来简化模型,使得模型在新的数据上有更好的泛化性能。 常用的正则化方法是L1正则化和L2正则化。在介绍L1和L2正则化之前先了解一下什么是范数。 1、范数 norm 范数可以将一个向量转换为一个标量,可以理解为衡量一个向量的长度。在遇到机器学习中的低秩,稀疏模型时,会用到各种范数。范数的公...
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通俗易懂谈机器学习
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月3日
882
(前言:很多人都聊机器学习,但是大部分都太理论,甚至有的还引用了论文。这里我专门针对对机器学习一无所知的小白用户写一篇文章谈机器学习,看完以后我相信小白用户也可以对机器学习有一定的理解和印象了) 1. 什么是Machine Learning 机器学习,简单来说就是从历史数据中学习规律,然后将规律应用到未来中。国内大家一致推荐的,南京大学周志华教授的机器学习教材西瓜书里面如此介绍机器学习。 机器学习...
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通俗易懂谈强化学习
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月3日
1.5千
前言:强化学习这个概念是2017年乌镇围棋峰会上Alpha Go战胜了当时世界排名第一的柯洁而被普通大众知道,后面随着强化学习在各大游戏比如王者荣耀中被应用,而被越来越多的人熟知。王者荣耀AI团队,甚至在顶级期刊AAAI上发表过强化学习在王者荣耀中应用的论文。那么强化学习到底是什么,如何应用的了?下面和大家分享我对于强化学习的整个过程,以及强化学习目前在工业界是如何应用的一些看法,欢迎沟通交流,没...
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通俗易懂讲解梯度下降法
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月3日
2.7千
前言:入门机器学习必须了解梯度下降法,虽然梯度下降法不直接在机器学习里面使用,但是了解梯度下降法的思维是后续学习其他算法的基础。网上已经有很多篇文章介绍梯度下降法。但大部分文章要么整一堆数学公式,要么就是简单说一下沿梯度的反方向下降最快就草草了事。本篇文章浅显易懂讲解,拥有高中数学知识即可看懂。 1.引入 我们先从一个案例入手,下图是一组上海市静安区的房价信息 (别看了,数据我瞎编的,上海市静安区...
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通俗易懂讲解深度学习和神经网络
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月3日
2.6千
前言:本篇文章主要面向产品、业务、运营人员等任何非技术人员通俗易懂地讲解什么是深度学习和神经网络,二者的联系和区别是什么。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也为为大家讲解TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。 1. 人工智能、机器学习、深度学习是什么 1.1 人工智能是什么 在介绍深度学习之前,先和大家介绍一下AI和Mac...
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训练集、验证集、测试集的概念及划分原则
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月3日
1.7千
深度学习中,常将可得的数据集划分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set). 下文主要回答以下几个问题:一是为什么要将数据集划分为如上三个集合,三个集合之间有什么区别;二是我们划分的原则是什么. 1. 训练集、验证集和测试集的概念 训练集:顾名思义指的是用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数. ...
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张量的通俗解释
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人工智能
zeke
发布于
2021年12月2日
2.2千
前言 这应该是本人看到的最为清晰的张量解释,强烈建议观看原视频 原视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=f5liqUk0ZTw 正文 Dan Fleisch是《A Student’s Guide to Vectors and Tensors》的作者,他发现很大一部分读者都有一个疑问:到底张量是什么东西呢? (What’s a tensor? ) 于是乎就做了这个...
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一个很赞NLP入门代码练习库(含Pytorch和Tensorflow版本)
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王飞扬
发布于
2021年12月2日
1.1千
作者:忆臻 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72452691 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 今天给大家推荐一个NLP入门的代码练习库,该仓库目前在Github上已经获得3k+个star! graykode/nlp-tutorialgithub.com/graykode/nlp-tutorial 该仓库中绝大部分内...
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如何理解今年发表在JMLR上随机森林算法SPORF?
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大数据
王飞扬
发布于
2021年12月2日
728
研究论文《Sparse Projection Oblique Randomer Forests》 作者:震灵 链接:https://www.zhihu.com/question/501228464/answer/2240195906 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 实至名归的JMLR论文!倘若这篇文章的结论能够未来在机器学习领域得到广泛验证,这篇文...
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如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders?
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王飞扬
发布于
2021年12月1日
1.3千
Arxiv链接https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf 作者:李rumor 链接:https://www.zhihu.com/question/498364155/answer/2240224120 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 作为NLPer,其实当初看到这个工作我的第一反应是:为啥这么简单的方法现在才搞出来??...
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NLP领域,你推荐哪些综述性的文章?
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人工智能
大数据
王飞扬
发布于
2021年12月1日
707
作者:时间旅客 链接:https://www.zhihu.com/question/355125622/answer/1162568474 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 NLP、深度学习: 《数学之美》 《基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究》 《Natural Language Processing (Almost) from Scrat...
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