09 2017 档案
摘要：今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题， 原来国外大学的系统难度真的如此之大，相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词。实现一个循环
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摘要：神经网络在命名实体识别中的应用 所有的这些包括之前的两篇都可以通过tensorflow 模型的托管部署到 google cloud 上面，发布成restful接口，从而与任何的ERP,CRM系统集成、 天呀，这就是赤果果的钱呀。好血腥。感觉tensorflow的革命性意义就是能够将学校学到的各种数学
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摘要：Hi Dear Today we will use tensorflow to implement the softmax regression and linear classifier algorithm. not using the library of tensorflow (like tf
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摘要：使用在上一篇博客中训练好的wordvector 在这一节进行情感分析。 因为在上一节中得到的是一个词就是一个向量 所以一句话便是一个矩阵，矩阵的每一列表示一个词向量 情感分析的前提是已知一句话是 （超级消极，比较消极，中立，积极，非常积极）中的一类作为训练集分别用（0,1,2,3,4）进行表示 然后
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摘要：首先上来的是最简单的sigmoid激励函数， 至于为什么选他做激励函数， 1、因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间，便于计算(能够消除量纲的影响) 2、这个函数的变化曲线不是特变陡峭，每一点处都可导 3、这个函数的导数为y(1-y)，即用他原来的函数值就可以求出其导
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