今日学习记录

1.nlp:实现word2vec

2.ml:Dimension Reduction

3.cv：调用 卷积，组卷积，深度卷积，空洞卷积

4.paper：略读《MathBERT: A Pre-Trained Model for Mathematical Formula Understanding 》

word2vec:

np.random.choice()

可以传一个数组也可以传一个range

 

for i in range(a,b):

i 从a开始，到b-1，不包含b循环。

np.eye(a)[b] 生成一个a维 第b-1个是1 其余都是0的 onehot

Dimension Reduction：

训练误差：在训练data上train了以后再用训练data预测

泛化误差：用模型没见过的数据集预测

cv：

普通卷积和组卷积（easy）：

in_channels 输入通道（图像颜色数）

out_channels 核数

kernel_size：核的size

深度卷积（一种特殊的组卷积）：

空洞卷积：