08 2017 档案
摘要：http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/45390671 前段时间看了一些关于LSTM方面的论文，一直准备记录一下学习过程的，因为其他事儿，一直拖到了现在，记忆又快模糊了。现在赶紧补上，本文的组织安排是这样的：先介绍rnn的BPTT所存在的问题
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26004118 机器学习最近几年发展如同野兽出笼，网上的资料铺天盖地。学习之余建立一个索引，把最有潜力(不求最全)的机器学习算法、最好的教程、贴近工业界最前沿的开源代码收录其中。个人能力有限，希望知友指正和补充。 Model篇 1. Rei
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摘要：https://www.wxwenku.com/d/102093756 AI科技评论按：前几天，Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English
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摘要：http://x-algo.cn/index.php/2016/06/15/optimal-gradient-method/ 「最优化」一维搜索方法 本文讨论的是一元单值函数 f:R→Rf:R→R 时的最小化优化问题的迭代求解方法。这些方法统称为一维搜索法。一维搜索法普遍重视的原因有两个： 文章目录
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摘要：常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost） 9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。 不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。 因为面试过程看重的不仅是你
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摘要：CRF++词性标注 2016-02-28 分类：NLP 阅读(5558) 评论(19) 训练和测试的语料都是人民日报98年标注语料，训练和测试比例是10：1，直接通过CRF++标注词性的准确率:0.933882。特征有一千多万个，训练时间比较长。机器cpu是48核，通过crf++，指定并线数量 -p
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摘要：http://x-algo.cn/index.php/2016/02/15/conditional-random-field-crf-theory-and-implementation/ 条件随机场（CRF）是给定一组输入随机变量条件下，求另一组输出随机变量的条件概率分布的模型；其特点是假设输出随机
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摘要：RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类
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摘要：RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类
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摘要：1. http://x-algo.cn/index.php/category/nlp/
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摘要：机器学习(周志华西瓜书)参考答案总目录 从刚开始学习机器学习到现在也有几个月了，期间看过PDF，上过MOOC，总感觉知道一点了又不是特别明白，最后趁某东买书大减价弄了几本相关的书来看看，其中一本就是西瓜书。一口气看了前10章，感觉每章内容都很少，看完感觉还是和以前一样。每章的习题都只是挑了几个简单的
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摘要：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： 淘宝商品的一
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摘要：作者：西瓜军团链接：https://www.zhihu.com/question/58863937/answer/166306236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。 一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最
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摘要：转载请注明：炼丹实验室新开了一个专栏，为什么叫炼丹实验室呢，因为以后会在这个专栏里分享一些关于深度学习相关的实战心得，而深度学习很多人称它为玄学，犹如炼丹一般。不过即使是炼丹也是可以摸索出一些经验规律的，希望和各位炼丹术士一起多多交流。 训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20792837 转载请注明：炼丹实验室 神经网络的代码，比一般的代码要难调试不少，和编译错误以及运行时程序崩溃相比，神经网络比较棘手的地方，往往在于程序运行正常，但是结果无法收敛，这个检查起来可要麻烦多了。下面是根据我平时调试神经网络的经验
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室 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
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摘要：http://blog.csdn.net/starzhou/article/details/70602328 用深度学习解决大规模文本分类问题 人工智能头条 2017-03-27 22:14:22 淘宝 阅读(228) 评论(0) 声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表
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摘要：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29# 本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来
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摘要：http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记，课程链接是 youtube 上的，讲的很好，浅显易懂，入门首选， 而且在github有代码，想看视频的也可以去他的优酷里的频道找。 Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型，是存在
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摘要：http://blog.csdn.net/u010223750/article/details/53334313?locationNum=7&fps=1 引言 学习一段时间的tensor flow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tenso
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摘要：1 I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1 Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain
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摘要：http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我
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摘要：http://www.renwuyi.com/index.php?action=artinfo&id=19036&cat_id=2#top 文本生成是比较学术的说法，通常在媒体上见到的“机器人写作”、“人工智能写作”、“自动对话生成”、“机器人写古诗”等，都属于文本生成的范畴。 2016年里，关于文
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