文章分类 - 深度学习
摘要：我们经常要用到下列语句用于生成随机数 import numpy as np print (np.random.random()) 就神经网络而言,weights一般都初始化为一个正太分布,但我们知道,神经网络的性能是与初始值有很大相关的,那么可以想象这样一种情形,你在网络分享了一段代码,在你电脑里显
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摘要：转自：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-23-15 目录 一. 深度文本匹配的简介 1.文本匹配的价值 2.深度文本匹配的优势 3.深度文本匹配的发展路线 二. 智能客服的简介 1.智能客服的应用背景 2.智能客服的核心模块 ·FAQ 库的构建
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/80567010 资料参考： 1. Evaluate Feature Importance using Tree-based Model 2. lgbm.fi.plot: LightGBM Fe
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73420477 本文结构： 什么是 seq2seq？Encoder–Decoder 结构？seq2seq 结构？什么是 seq2seq？ seq2seq 是一个 Encoder–Dec
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/77887478 学习神经网络的时候，常常看到论文里说，这个网络模型是end-to-end trainable，end-to-end trainable是指什么样子的网络?不是很理解
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/Alawaka2018/article/details/80388808 传统的图像识别问题往往通过分治法将其分分解为预处理、特征提取和选择、分类器设计等若干步骤。分治法的动机是将图像识别的母问题分解为简单、可控且清晰的若干小的子问题。不过分步解决子
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/mdumpling/p/8044673.html 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classific
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/cl1024cl/p/6205012.html 深度学**一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩。通常，图像处理的任务是借助CNN来完成的，其特有的卷积、池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理、结构，并最终结合全连接网络实现信息的
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/taotongning/article/details/80767391 一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然言语理解、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。 深度学习是机器学习的一个分支，
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/79828496 以下维恩图展示了深度学习是一种表示学习，也是一种机器学习，可以用于许多（但不是全部）AI 方法。维恩图的每个部分包括一个 AI 技术的示例。 如下流程图展示了 AI 系统的不同部分如
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/61616617 词向量 word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2ve
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sam
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摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42121435 Part I：论文模型 Part II：代码理解 Part III：后记 本文主要记录一下对 Hierarchical Attention Network for Document Classification （HA
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/62059545 batch size = the number of training examples in one forward/backward pass. The higher the
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据
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