学习方法有哪些基本类型并解释
╯﹏╰
...Bert在得到答案之前,正在其初始层中学习某种形式的段落‑查询交互本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于问答系统的阅读理解中Bert的可解释性方法，包括下列步骤：数据采集：采集模型所需的数据，并对其类别进行标注，完成模型所需的数据集构建；数据预处理：对数据集进行的预处理，为后续的搜索做必要准备；对Bert基准模型分析：寻找段落词：在每是什么。
（°ο°）
...对比学习和推理增强的视觉问答专利,提高问答模型推理能力和可解释性并将类型点作为弱监督的方法引导自监督对比学习的过程，减轻不可信、质量差的样本对对比学习效果的影响；在问答任务的微调阶段，分别不同问题类型的推理能力，并通过问题类型注意力引导融合得出答案，提高了问答模型的推理能力和可解释性。
机器学习之逻辑回归算法逻辑回归算法是机器学习中的一个二分类问题的方法，有着实现简单、高效率和解释性较强的有点，在预测分析上有着比较广泛的应用。这篇文章，我们就来介绍下其算法原理。一、什么叫逻辑回归算法？逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习方法，它通过一个名为sigmoid的函数(平滑等会说。
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