rnn,cnn

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得

CNN卷积神经网络 RNN循环神经网络 DNN深度神经网络 为啥要写这些呐,哈哈哈,毕竟最近神经网络很火嘛,我也来赶时髦 首先这三个名字的解释,我就不说了(说了也多半是抄网上的),只需要知道,这家伙就像个三明治input——隐藏层——output 具体的不同就在隐藏层的实现,前段时间很火的alphaGo,主要就是俩个神经网络做成的,一个负责局部,一个负责大局,哦哦,我再加个塞,刚刚是不是忘记说BP了,这个BP其实就是神经网络的前身,首先输入一个局部的特征,你就可以开始推理,当你站的远点,你会看到

TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型 Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rare event)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的. 语法多义性 一个东西可能有多个名字,对这种re

无论是机器学习.模式识别.数据挖掘.统计学习.计算机视觉.语音识别.自然语言处理都涉及到算法. 1.树:决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和

Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rare event)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的. 语法多义性 一个东西可能有多个名字,对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/77751885 关于比赛详情,请戳:2017 知乎看山杯机器学习挑战赛 代码:https://github.com/yongyehuang/zhihu-text-classification 基于:python 2.7, TensorFlow 1.2.1 任务描述:参赛者需要根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据,训练出对未标注数据自动标注的模型. 标注数据中包含 300 万个问题,每个问题有

摘要:本文主要介绍多任务学习和单任务学习的对比优势以及在工业界的一些使用.如何从单任务学习转变为多任务学习?怎样使AUC和预估的准确率达到最佳?如何对实时性要求较高的在线应用更加友好?本文将以淘宝实例为大家进行分享多任务学习实现电商应用中的个性化服务搜索和推荐. 演讲嘉宾简介: 刘士琛(花名:席奈),阿里巴巴搜索事业部高级算法专家.本科就读于中国科学技术大学少年班系,计算机专业博士.目前是阿里巴巴高级算法专家,服务淘宝网搜索.排序.个性化相关的业务:专注于搜索排序方面的算法研究及应用,涉及实时计

文章1 Generative and Discriminative Text Classification with Recurrent Neural Networks 时间:2017 机构:Google DeepMind 生成模型:generative 判别模型:discrimination 作者支持生成模型比判别模型具有更加优异的性能,经过生成模型和判别模型的建模给出结论. 判别模型使用LSTM的变体(增加了peephole到每一个门上,则每一个门都会受到上一节点的cell的影响),当给定了

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出.在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,自注意力(self-attention)机制开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.对这篇论文中的self-attention以及一些相关工作进行了学习