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摘要: https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪、黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案。他们不仅 阅读全文
posted @ 2017-12-06 10:06 Django's blog 阅读(1013) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://ruder.io/deep-learning-optimization-2017/index.html 梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下 阅读全文
posted @ 2017-12-05 20:57 Django's blog 阅读(1046) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.zhihu.com/question/60585243 http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(794fcaa2376f02a8c2e814bb34542e7a)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3D%E 阅读全文
posted @ 2017-12-04 20:28 Django's blog 阅读(530) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/omnispace/article/details/78061776 这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。希望做物理的,做数学的,做生物的,做化学的,做计算机,包括做科幻的都能看的很开心。 Hinton 以“深度学习之父” 和 “神经网络 阅读全文
posted @ 2017-11-29 19:41 Django's blog 阅读(3140) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 转自: https://createmomo.github.io/ BiLSTM-CRF模型中CRF层的解读:文章链接:标题:CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1 链接:https://createmomo.github.io/2017/09/12/CRF_Layer 阅读全文
posted @ 2017-11-28 13:29 Django's blog 阅读(1817) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/72832606 这里记录使用fastText训练word vector笔记 github地址:https://github.com/facebookresearch/fastText 下载到本机: $ 阅读全文
posted @ 2017-11-27 15:35 Django's blog 阅读(2939) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/53239856 最近在一个项目里使用了fasttext[1], 这是facebook今年开源的一个词向量与文本分类工具,在学术上没有什么创新点,但是好处就是模型简单,训练速度又非常快。我在最近的一个 阅读全文
posted @ 2017-11-27 14:44 Django's blog 阅读(14029) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍,各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解。在这一篇中,小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法,也就是fastTex 阅读全文
posted @ 2017-11-27 13:28 Django's blog 阅读(27958) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78195462?locationNum=8&fps=1 文本分类需要CNN?No!fastText完美解决你的需求(前篇) fastText是个啥?简单一点说,就是一种可以得到和深度学习结果准 阅读全文
posted @ 2017-11-27 13:26 Django's blog 阅读(5414) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 该算法由facebook在2016年开源,典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。 模型 模型的优化目标如下: 其中,$<x_n,y_n>$是一条训练样本,$y_n$是训练目标,$x_n$是normalized bag of features。矩阵参数A是基于word的look-up table,也 阅读全文
posted @ 2017-11-27 13:13 Django's blog 阅读(2022) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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