Perguntas com a marcação «stanford-nlp»

Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em tentar cultivar 500 …

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Eu li o seguinte: Para treinar nossa rede neural, inicializaremos cada parâmetro W (l) ijWij (l) e cada b (l) ibi (l) para um pequeno valor aleatório próximo de zero (digamos, de acordo com um Normal (0, ϵ2) Normal (0) , ϵ2) distribuição de alguns ϵϵ pequenos, digamos 0,01) dos …

13 deep-learning  stanford-nlp  randomized-algorithms 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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Eu tenho lido sobre essas duas técnicas para encontrar a raiz da palavra, mas como preferimos uma à outra? "Lematização" é sempre melhor que "Stemming"?

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