华盛顿大学_逻辑回归系数_优化问题实战_中国AI数据

2019-11-25

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raCter方法的优点在于,网络不仅学习如何组合单词,而且还学习如何拼写单词。另外,与我们使用大小为300的单词嵌入甚至是一键编码的热词相比,我们网络的输入维数较低。作为奖励,我们不再需要对未知单词进行计数,因为它们由网络已经知道的字母组成。从理论上讲,这甚至允许网络发明新词。 Andrew Karpathy在2015年对在ChraCters上运行的RNN进行了实验,并能够生成令人惊讶的莎士比亚脚本,Linux内核和驱动程序代码以及Wikipedia文章的NiCe示例,并包含了CorreCt标记语法。该项目可以在Github上的https://github.com/karpathy/char-rnn下找到。现在,我们将在机器学习出版物的基础上训练类似的模型,并查看我们是否可以生成一些或多或少看起来合理的新摘要! ArXiV摘要API ArXiv.org是一个在线图书馆,托管着许多来自计算机科学,数学,物理学和生物学的研究论文。如果您正在关注机器学习研究,那么您可能已经听说过它。幸运的是,该平台提供了一个基于Web的API来检索出版物。让我们编写一个类,该类从ArXiv获取给定搜索

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