随笔分类 - 数据挖掘及机器学习
protobuf，log4j，日志处理及挖掘
摘要：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79044574 Bi-LSTM 使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码： 1 2 3 4 5 首先下面是我画的Bi-LSTM示意图： 其实LSTM使用起来很简单，就是输入一
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摘要：https://blog.csdn.net/mijiaoxiaosan/article/details/73251443 本文参考的原始论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 谷歌昨天在arxiv发了一篇论文名字教Attention Is All You Need
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摘要：https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving。TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统，主要的优点在于可以保持Server端与API不
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摘要：https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/72565455 前言 学习RNN的时候很多人应该都有看过Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Ne
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摘要：用于文本分类的RNN-Attention网络 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 Attention机制在NLP上最早是被用于seq2seq的翻译类任务中，如Neural Machine Translation by
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摘要：https://blog.csdn.net/Tramac/article/details/74942587 1 2 3 1 2 1 2 1 2 1 2
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摘要：数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或
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摘要：http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型，它们可以进一步用于目标检测、语义分割等不同的 CV 任务
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摘要：https://www.jqr.com/article/000225 这篇文章的目的是帮助新手和外行人更好地了解我们新论文，我们的论文展示了如何用更少的数据自动将文本分类，同时精确度还比原来的方法高。我们会用简单的术语进行解释自然语言处理、文本分类、迁移学习、语言建模、以及我们的方法是如何将这几个概
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摘要：https://www.sohu.com/a/233269391_395209 本周我们要分享的论文是《Universal Language Model Fine-tuning for Text Classificatio》 迁移学习在计算机视觉方面取得了很多成功，但是同样的方法应用在NLP领域却行
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摘要：https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53991373 方式一：不显示设置读取N个epoch的数据，而是使用循环，每次从训练的文件中随机读取一个batch_size的数据，直至最后读取的数据量达到N个epoch。说明，这个方式来实现epo
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摘要：https://www.jianshu.com/p/d063804fb272 这篇文章来说说TensorFlow里与Queue有关的概念和用法。 其实概念只有三个： Queue是TF队列和缓存机制的实现 QueueRunner是TF中对操作Queue的线程的封装 Coordinator是TF中用来协
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摘要：1、tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始： 其中tf.mul(a, b)函数便是tf的一个基本的算数运算，接下来介绍跟多的相关函数。 2、tf函数 TensorFlow的算术操作如下： 张量操作Tensor Transformations
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摘要：转载自：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52658675 这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，
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摘要：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606296521706399213&wfr=spider&for=pc 机器之心整理，机器之心编辑部。 人工智能顶会 IJCAI 2018 的主要议程于昨日在瑞典首都斯德哥尔摩开始。昨天上午，Facebook 首席人工智能科学家、
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摘要：作者：萧瑟链接：https://www.zhihu.com/question/54749093/answer/140998859来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 很多刚入门深度学习的朋友，往往不知道该如何获取最新的深度学习资源，包括资讯，论文，学习资料等
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摘要：https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩，本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手，然后针对state过多的问题引入q-network，最后通过两个例子加
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摘要：选自 Medium，作者：Nityesh Agarwal，机器之心编译。 在一个 Quora 问答《I want to pursue machine learning as a career but not sure if I am qualified. How can I test myself?
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摘要：作者：Bruce链接：https://www.zhihu.com/question/49909565/answer/345894856来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 中文视频教程资源 1. 官方教程 随着机器学习越来越受到公众的关注，很多初学者希望能快
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摘要：https://blog.csdn.net/liyajuan521/article/details/44565269 在机器学习中，通常会遇到期望风险、经验风险和结构风险这三个概念，一直不知道这三个概念之间的具体区别和联系，今天来梳理一下： 要区分这三个概念，首先要引入一个损失函数的概念。损失函数是
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