perceptron weight averaging is not standard
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Lee la implementación actual en Python y compara su actualización del perceptrón promediado con la implementación enlazada en Perl y el capítulo de CIML referenciado. Confirma cómo se aplica el promediado a cada ejemplo dentro de cada iteración; se considera terminado cuando la implementación sigue ese comportamiento estándar y sus comprobaciones existentes pasan correctamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
My understanding is that for the averaged perceptron, the weights are averaged across each example in each iteration, not just each iteration as in the current implementation (and the perl one here from @sagae: http://people.ict.usc.edu/~sagae/parser/simpledep.pl).
A nice reference with a clever efficiency trick:
http://www.ciml.info/dl/v0_8/ciml-v0_8-ch03.pdf
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 5
- Forks
- 0
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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