07 2018 档案
摘要：一、前述 视觉问答（Visual Question Answering，VQA），是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下： A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-l
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摘要：一、前述 ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，构建在python上，主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei)。 二、具体 1、安装 是的，安装超级简单，用pip就可以啦 2、流程 大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储，是由各种a
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摘要：一、前述 一直以为自己的笔记本不支持tensflow-gpu的运行，结果每次运行模型都要好久。偶然间一个想法，想试试自己的笔记本，结果竟然神奇的发现能用GPU。于是分享一下安装步骤. 二、具体 因为版本之间有严格的对应关系，所以本文就将自己使用的版本对应分享如下，亲测可以成功！！首先查看下自己的显卡
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摘要：一、前述 Python上著名的⾃然语⾔处理库⾃带语料库，词性分类库⾃带分类，分词，等等功能强⼤的社区⽀持，还有N多的简单版wrapper。 二、文本预处理 1、安装nltk 安装语料库 (一堆对话，一对模型) 2、功能一览表： 3、文本处理流程 4、Tokenize 把长句⼦拆成有“意义”的⼩部件
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摘要：一、前述 维基百科中的机器人是指主要用于协助编者执行大量自动化、高速或机械式、繁琐的编辑工作的计算机程序或脚本及其所登录的帐户。 二、具体 1、最简单的就是基于Rule-Base的聊天机器人。 也就是计算设计好语料库的问答语句。 就是小学生级别的 问什么 答什么 结果： 2、升级I： 显然 这样的r
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摘要：一、前述 DCGAN就是Deep Concolutions应用到GAN上，但是和传统的卷积应用还有一些区别，最大的区别就是没有池化层。本文将详细分析卷积在GAN上的应用。 二、具体 1、DCGAN和传统GAN区别 1.将pooling层convolutions替代（对于判别模型：容许网络学习自己的空
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摘要：一、前述 GAN，生成对抗网络，在2016年基本火爆深度学习，所有有必要学习一下。生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据，图片。 二、具体 1、生活案例 比如假设真钱 r 坏人定义为G 我们通过 G 给定一个噪音X 通过学习一组参数w 生成一个G（x），转换成一个真实的分布。 这就是生成，相当于造
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