2018 年 2月随笔档案 - szx_spark

摘要：本节内容介绍普通RNN的弊端，从而引入各种变体RNN，主要讲述GRU与LSTM的工作原理。阅读全文

posted @ 2018-02-19 14:59 szx_spark 阅读(2498) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本节内容介绍如何使用RNN训练语言模型，应用语言模型计算一段文本存在的概率，并生成新的风格化文本序列。阅读全文

posted @ 2018-02-17 20:31 szx_spark 阅读(1200) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文介绍了普通RNN的计算公式，并介绍了各种类型的RNN。阅读全文

posted @ 2018-02-17 15:27 szx_spark 阅读(2726) 评论(0) 推荐(0)

摘要：本文介绍关于一维卷积，二维卷积，三维卷积的具体流程以及具体应用。阅读全文

posted @ 2018-02-12 19:55 szx_spark 阅读(127031) 评论(2) 推荐(8)

摘要：介绍CNN中的经典网络，LeNet-5，AlexNet，VGG。介绍残差网络，并阐述对残差块的理解。讲解1x1卷积、Inception的作用与本质。阅读全文

posted @ 2018-02-11 15:10 szx_spark 阅读(7819) 评论(0) 推荐(1)

摘要：介绍卷积神经网络中的维度变化，以及padding、stride、channel，pooling等相关概念。介绍全连接层的构建思路，以及简单的卷积网络的实例，并讨论卷积的好处。阅读全文

posted @ 2018-02-10 16:16 szx_spark 阅读(20371) 评论(3) 推荐(2)

摘要：生成模型与判别模型区别，以及各自的优缺点阅读全文

posted @ 2018-02-07 15:22 szx_spark 阅读(2959) 评论(1) 推荐(0)

摘要：自然语言处理之社区自动问答，关于cQA相关技术的调研。阅读全文

posted @ 2018-02-07 00:47 szx_spark 阅读(763) 评论(0) 推荐(0)

szx_spark