机器学习

一文看懂 ChatGPT

一、自然语言处理的发展 早在 2014 年谷歌就提出了 Seq2Seq（ Sequence to Sequence）模型 ，提供了一个自然语言处理的新思路。接着 2018 年 OpenAI 发布了采用 Seq2Seq 的 GPT（

爱因斯坦求和（einsum）

在数学里，特别是将线性代数套用到物理时，爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）是一种标记的约定，又称为爱因斯坦标记法（Einste

融合异构因子与 Triaffine 机制用于嵌套命名实体识别

嵌套实体由于其组合性而在许多领域中出现，目前广泛使用的序列标记框架难以识别嵌套实体。一个自然的解决方案是将任务视为词区间（Span）分类问题。为了学习

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）

图论（Graph Theory）是数学和计算机科学中的重要分支，在机器学习中也有应用，表示某些模型结构。概率图模型用图结构为一组随机变量建模，描述它们之