工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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传统的强化学习算法具有很强的决策能力，但难以用于高维空间任务中，需要结合深度学习的高感知能力，因此延展出深度强化学习，最经典的就是DQN(Deep Q-Learning)。 DQN 2013 DQN的主要思想是训练CNN拟合出Q-Learning算法，以此让智能体在复杂的RL环境中从原始视频数据学到 ...
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2020-11-06 01:12:42
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案例：Slot Filling Feedforward Network Input: word vector Output: word属于每个slot的概率 问题：无法使用前文的信息，可能造成误判 解决：在NN中引入Memory，使NN能够记住前文的信息，即RNN word → vector 1-o ...
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2020-11-01 09:29:51
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TL;DR Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）可为基于CNN的模型的决策生成”视觉解释“。使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至是字幕的logits），流入最终的卷积层，以生成一个粗略的局部化图，突出显示了图像中用于预测此概念的区 ...
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2020-10-21 20:48:54
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语音识别中的End2End模型: CTC, RNN-T与LAS 马上科普 领先的人工智能知识平台 已关注 自动语音识别(Automatic Speech Recognition，简称ASR)是一项将机器学习与实际需要紧密结合的领域，应用场景如语音助手，聊天机器人，客服等等。今天就来比较一下比较流行的 ...
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2020-10-20 16:36:30
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利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 上一节我们利用了RNN（GRU）对中文文本进行了分类，本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类。 数据处理还是没有变，只是换了个模型，代码如下： # coding: ut ...
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2020-10-19 23:06:35
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卷积神经网络——CNN 目标识别和分类 实现对图像的高准确率识别 卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，不局限于图像，对于序列问题，语音识别也可以应用卷积神经网络。 计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念。这就是CNN工作方式。 CNN ...
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2020-09-24 21:52:19
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https://mp.weixin.qq.com/s/QdNjXDjGl3w4RwTFr725gwBy超神经场景描述：随着国人「爱牙」观念的觉醒，口腔医院、牙科诊所越来越多地走进人们的生活，AI医疗如火如荼的当下，其在牙科领域的发展又是怎么样的呢？关键词：AI医疗深度学习CNN牙齿正畸淡绿色的椅子，晃眼的灯光，张不开合不上的嘴，不由自主的皱眉，机器跟牙齿碰撞，从面颌骨传到天灵盖儿的声音……你只要看
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2020-09-18 12:25:44
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如果说前面学习的CNN主要用于图像分类或语义分割，那么GAN主要用于图像生成或图像转换，更多有趣的应用可参照：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/80874717 一、Generative Adversarial Network(GAN ...
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2020-09-17 23:07:54
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在FNN（DNN）的前向传播，反向梯度推导以及代码验证中，我们不仅总结了FNN（DNN）这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式，还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性。在本篇章，我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度推 ...
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2020-09-17 12:17:39
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