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领域专家: 后端开发技术领域

2023-01-13 10:49:01

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使用深度学习在文本匹配任务上主要有两种方式：① 表示型 ② 交互型表示型文本匹配要训练的目标是：得到一个编码器，用来把一句话转化为向量实际训练中，通常会共享一个红框内的编码器 / 表示层（可以看作一个完整的模型：输入文本过完embedding嵌入层后过一个网络层，最终输出一句话的向量），在训练时，我们通常输入两句话过同一个模型（参数共享），分别编码这两句话，得到两个向量，经过一个 matching layer 匹配层（相似度计算）得到一个分数用来衡量两向量的相似度，若两句话向量（句子语义）相

机器学习神经网络

我们生活在数字时代，数据的创建变得越来越容易。根据《福布斯》报道，我们每天生成 2.5 quintillion 字节的数据，而这些数据来自各种来源。它可以是 Instagram 上的图片、Telegram 上的语音消息、视频、文本，甚至是它们的组合。这在互联网刚刚起步时显然不是这样。尽管数据创建的容易度发生了显著变化，但我们依然在使用相同的搜索技术。尽管数据生成爆炸式增长，我们的搜索技术却没有得到太多更新。神经搜索是改变这一现状的方法。它利用我们当前所处的机器学习ML。

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1：异常检测算法和监督学习算法的对比总结来讲： 1. 在异常检测中，异常点是少之又少，大部分是正常样本，异常只是相对小概率事件 2. 异常点的特征表现非常不集中，即异常种类非常多，千奇百怪。直白地说：正常的情况大同小异，而异常各不相同。这种情况用有限的正例样本（异常点）给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2：常见的有监督学习检测...

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