随笔分类 - NLP
NLP
摘要：模拟退火算法SA原理及python、java、php、c++语言代码实现TSP旅行商问题，智能优化算法，随机寻优算法，全局最短路径
模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。
来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。
它是基于Monte-Carlo(蒙特卡洛)迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
常用的智能优化算法
遗传算法（Genetic Algorithm, GA)
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA)
禁忌搜索算法（Tabu Search, TS)
神经网络 （Neural Network）
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）
爬山
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摘要：开智正典：心智升级百本经典导读,如何看开智书单的100多本书？
开智正典：心智升级百本经典导读,科学洗脑百本经典导读
开智社群集体评选108本经典神作， 以“不收录近作，世界级水准，开启了一个学派或者反响极大，或者保留了某个学术传统”为收录原则，集体导读百本令你脑洞大开、三观尽改、代表21世纪人类智慧巅峰与知识源头的神作。
回到知识源头，108本好书囊括了「认知&神经&心理科学，网络科学，编程，数学，文艺创作」五大类21世纪的元学科，让你科学洗脑、独立自由、理性思维、开启心智不再发愁。
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摘要：人工智能范畴及深度学习主流框架，谷歌 TensorFlow，IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍
大家现在对人工智能的期望太高了，2017是人工智能投资资本热的一年，但实际突破还是有限，估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司，大家变得回归理性，调整到正常的认知水平上。
图像识别，语音识别，推荐算法，NLP自然语言，广告算法，预测算法，数据挖掘，无人驾驶、医疗咨询机器人、聊天机器人，这些都属于人工智能的范畴。
深度学习的开源框架现在主流的有：caffeonspark（微软）, tensorflow（google），Theano，dl4j, Torch，Keras
作为全球首个认知系统，Watson是IBM认知计算系统的杰出代表。Watson具备用用自然语言进行深度问答、关系抽取、性格分析、清晰分析，权衡分析等28项能力，而且这些能力也都被转成了数字服务或API；到2016年底，Watson API的数量将达到50项。
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摘要：人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二)
深度学习这个能否用到数字彩（双色球，时时彩）这种预测上来呢？
神经网络的看到有不少论文研究这个的，深度学习的还没有看到相关研究的文章
预测也就是分类任务 深度学习应该是能做的 序列的数据可能得用LSTM。
dl4j, caffeonspark, tensorflow都有LSTM自动分类的算法应用，理论上主流的开源深度学习框架都可以用在彩票预测上来。
caffeonspark用在视觉图片识别上比较好，dl4j用在NLP上做类似问答搜索的比较多，tensorflow用在学习新的算法上。
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摘要：python实现文章或博客的自动摘要(附java版开源项目)
写博客的时候，都习惯给文章加入一个简介。现在可以自动完成了！
TF-IDF与余弦相似性的应用（三）：自动摘要
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html
idf.txt来自 https://github.com/jannson/yaha/blob/master/yaha/analyse/idf.txt
python分词库中：https://github.com/jannson/yaha
使用summarize3 需要安装numpy库。
https://github.com/jannson/yaha
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摘要：分享一个自己画的NLP核心内容的思维导图
这个深度学习与自然语言处理，NLP的感觉挺有意思的
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