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2023-07-10 17:16:00 4.61MB seo 泛目录 站群
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2023-07-03 10:57:21 7KB Python
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pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN,最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构:136-> 64-> 16-> 1,ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失(火车) 损失(评估) ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6
2023-05-22 21:19:36 154KB learning-to-rank ndcg ranknet lambdarank
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2021中国大学综合排名分析+可视化
2023-05-18 17:48:24 47KB pyecharts对数据进行可视
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修改 A 时更新 A 的细 QR 分解。 当 A 的维度很大(例如 5000×50)时,这些函数的运行速度比 qr 快。 等级一更新:rankoneupdate(Q, R, v, u): 当 A = A + vu' 时更新 A 的细 QR 分解。 例子: A = rand(5,3); v = rand(5,1); u = rand(3,1); [Q, R] = qr(A,0); [Q_1, R_1] = rankoneupdate(Q, R, v, u); 删除一行:deleterow(Q, R, k) 删除 A 的第 k 行时更新 A 的细 QR 分解。 例子: A = rand(5,3); [Q, R] = qr(A, 0); [Q_1, R_1] = deleterow(Q, R, 3); 删除列:deletecolumn(Q, R, k) 删除 A 的第 k 列时更新 A
2023-05-09 21:57:18 4KB matlab
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提交Kaggle竞赛“真实与否?NLP与灾难鸣叫”(排名前25%) 挑战链接: : 链接到公共Kaggle笔记本(SVM): : 在此存储库中,您将找到3个笔记本: 一种使用spaCy字向量和SVM的 一种使用BiLSTM的 一种将预训练的BERT用于序列分类 在测试集上,SVM的f1得分达到0.81152,BiLSTM达到0.80,而BERT达到〜0.83 f1得分。
2023-03-20 16:46:11 990KB nlp svm binaryclassification JupyterNotebook
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我讨厌有人说基于Elo的排名系统很难实施,尤其是在两个以上竞争对手的情况下。 MultiRank是完全可定制的基于Elo的排名解决方案,适用于任何情况或数量的竞争者。 尽管它是用PHP编写的,但可以轻松移植到其他语言。 在许多情况下的用法示例中都包含一个文件。
2023-03-09 11:26:26 3KB 开源软件
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