随笔分类 - 自然语言处理
摘要:代码链接:https://github.com/zhuqunxi/pytorch-implement-NLP P01 -- Two layer model Numpy to tensor: x_tensor = torch.from_numpy(np_x) Cpu tensor to cuda: x
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摘要:转自:https://github.com/andrewt3000/DL4NLP Deep Learning for NLP resources State of the art resources for NLP sequence modeling tasks such as machine tr
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摘要:翻译学长的一片论文:Long Short-Term Memory Neural Networks for Chinese Word Segmentation 传统的neural Model for Chinese Word Segmentation 中文分词一般是基于字符的序列标签。每个字符可以被标
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摘要:转自:http://www.csdn.net/article/2015-11-25/2826323 原文链接:Understanding LSTM Networks(译者/刘翔宇 审校/赵屹华 责编/周建丁 原创、翻译投稿请联系:zhoujd@csdn.net,微信号:jianding_zhou)
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摘要:转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法的Value-bas
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摘要:转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 之前曾经写过一篇文章,讲了一些深度学习训练的技巧,其中包含了部分调参心得:深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验,相比普通机器学习任务,时间较长,
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摘要:转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。 业务问题描述: 淘宝商品
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