《深度学习核心技术与实践》主要介绍深度学习的核心算法，以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。作者: 猿辅导研究团队 《深度学习核心技术与实践》PDF，530页，带书签目录，文字可以复制。 配套代码和资源链接。 下载：https://pan.baidu.com/s/1EW7HUQVEa ...
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2019-01-30 15:52:58
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#！一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列 注意，这个和最长公共字串不一样，最长公共子串要求连续。 1.算法公式： 这里只是返回最大长度，如果求最大子序列，还需要进行回溯。 ...
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2019-01-30 15:48:47
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1.句子如下： 2.分词： 2.词频向量化： 4.计算2个向量的相似度： ...
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2019-01-29 18:08:23
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1 TensorFlow使用 分析流程： 1.1 使用gensim加载预训练中文分词embedding 加载预训练词向量模型：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/ 查看词语的向量模型表示： 维度为300 词语相似度：向量余弦值 最相似的 ...
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2019-01-28 21:08:12
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由于人工智能和人类具有巨大的联系和相似性，这使得人工智能得到了极大的发展。就目前而言，人工智能给我们带来了很多新颖的事物，但任何事物都是有两面性的，人工智能的飞快发展使得人类不得不面对人工智能能够给人们带来的后果。那么人工智能会给我们带来什么后果呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。 ...
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2019-01-28 16:09:24
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卷积神经网络，在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后慢慢 ...
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2019-01-28 15:16:26
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引言在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库中的单词产生一个能表达语义的向量。这些向量通常是有用的： 通 ...
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2019-01-28 10:58:58
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在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了 ...
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2019-01-27 14:40:27
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Attention 机制。 参考：https://blog.csdn.net/xiewenbo/article/details/79382785 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来 ...
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2019-01-24 20:15:10
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最近完成了sqe2seq聊天模型，磕磕碰碰的遇到不少问题，总算是做出来，并符合自己的预期 本文目的 利用路程图，从理论方面，回顾，总结seq2seq模型, seq2seq概念 你给它一段输入，它返回一段输出！ 可以用在这些情景，聊天模型、翻译、看图说话、，主旨提取等等涉及自然语言的层面，用途较广泛 ...
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2019-01-24 14:38:51
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