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08 2017 档案
机器学习一 牛顿法与拟牛顿法
摘要：牛顿法与拟牛顿法 优化问题是机器学习中非常重要的部分,无论应用何种算法,构建何种模型,最终我们的目的都是找到最优解的. 那优化算法是无法回避的. 当今机器学习,特别是深度学习中, 梯度下降算法(gradient descent algorithm) 可谓炙手可热. 不过优化算法不只其一种,其他算法也
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自然语言处理(七): 高冷贵族: 隐马尔可夫模型
摘要：高冷贵族: 隐马尔可夫模型 引言 大家都用过Siri,Cortana之类的语音助手吧? 当你对着手机说出'我的女朋友温柔吗?',Siri 或Cortana就会根据你说的这句话翻译成一段文字,然后再作应答. 先不管应答部分, 你可曾想过: Siri是如何将你说的话翻译成一段文字的?嗯,猜对了, 这里就
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自然语言处理(六): 炙手可热的RNN: LSTM
摘要：炙手可热的LSTM 引言 上一讲说到RNN. RNN可说是目前处理时间序列的大杀器,相比于传统的时间序列算法,使用起来更方便,不需要太多的前提假设,也不需太多的参数调节,更重要的是有学习能力,因此是一种'智能'算法.前面也说到, 不只时间序列,在很多领域,特别是涉及序列数据的,RNN的表现总是那么的
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时间序列(五): 大杀器: 循环神经网络
摘要：循环神经网络 [TOC] 引言 上几节讲了一些时间序列的基本概念, 大家总感觉不那么的'智能', 与现在的人工智能的总那么的... 不太搭边. 先不管以上'感觉'对不对, 今天 插队 与大家分享一个处理时间序列的'大杀器' — 循环神经网络(Recurrent neural network, RNN
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