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机器不学习
机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱
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随笔- 13 文章- 0 评论- 1 阅读-
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2018年3月5日
机器不学习:CNN和RNN在文本分类过程中的区别
摘要: 机器不学习-机器学习、深度学习好网站 在最左边的输出层有两个channel,每个channel是一个二维的矩阵,矩阵的列的长度等于语句sentence的长度(也就是sentence中的单词个数,通过padding使得待分类的每个sentence都有相同的长度),矩阵的行向量表示
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posted @ 2018-03-05 10:51 机器不学习
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2018年2月7日
机器不学习:word2vec是如何得到词向量的?
摘要: 机器不学习-机器学习、深度学习好网站 word2vec是如何得到词向量的?这个问题比较大。从头开始讲的话,首先有了文本语料库,你需要对语料库进行预处理,这个处理流程与你的语料库种类以及个人目的有关,比如,如果是英文语料库你可能需要大小写转换检查拼写错误等操作,如果是中文日语语料
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posted @ 2018-02-07 21:03 机器不学习
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2018年2月6日
机器不学习:机器学习顶级论文及实现(附地址及简介)
摘要: 机器不学习-机器学习好网站、 这个GitHub 库提供了所有机器学习问题的当前最优结果,并尽最大努力保证该库是最新的。如果你发现了一个数据集的当前最优结果,请提交并更新该 GitHub 项目。 监督学习 NLP 1、语言建模 以下展示了语言建模方面当前顶尖的研究成果及它们在不同
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posted @ 2018-02-06 11:02 机器不学习
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2018年2月5日
机器不学习:如何处理数据中的「类别不平衡」?
摘要: 机器不学习-机器学习好网站 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡(class imbalance),也叫数据偏斜(class skew)。以常见的二分类问题为例,我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中,阳性的比例可能很低(如百分之0.1)。在这种情况下,学习出好的
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posted @ 2018-02-05 11:14 机器不学习
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机器不学习:一种提升预测能力的方法-机器学习模型
摘要: 机器不学习-机器学习好网站 没有哪个机器学习模型可以常胜,如何找到当前问题的最优解是一个永恒的问题。 幸运的是,结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段,在多分类
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posted @ 2018-02-05 11:04 机器不学习
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2018年2月3日
机器不学习:CNN 入门讲解1-什么是卷积
摘要: 机器不学习()-机器学习好网站 我们第一部分先讲 Convolution,到底什么是卷积,别忙,大家都用过某美颜软件吧, 比如我老婆新垣结衣: 美的不要的不要的。。。。。 然后我锐化了一下,变成如下图所示: 我们会发现,锐化后的图像边缘细节的对比度加大了。 然后我强调边缘,变成如下
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posted @ 2018-02-03 21:33 机器不学习
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机器不学习:浅析深度学习在实体识别和关系抽取中的应用
摘要: 机器不学习-机器学习好网站 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其位置以及类型,如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题,诸如自动问答,关系抽取,信息检索等 ,其效果直接影响后续
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posted @ 2018-02-03 20:20 机器不学习
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2018年2月2日
机器不学习:用神经模块网络学习推理
摘要: 机器不学习-机器学习好网站 假设我们正在建造一个家用机器人,并希望它能够回答与它周围的一些问题。我们可能会它问这样的问题: 我们如何确保机器人可以正确回答这些问题?深度学习的标准方法是收集问题,图像和答案的大型数据集,并训练一个单一的神经网络,从问题和图像直接映射到答案。如果大多
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posted @ 2018-02-02 11:23 机器不学习
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机器不学习:初识迁移学习
摘要: 机器不学习-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 虽然我不是专门研究迁移学习的,但是作为一个AI研究者,就如题图吴老师所说,迁移学习极为重要,是必须要学习的,今天就先总结介绍一些迁移学习的基础知识,目录如下: 迁移学习一些概念 迁移学习简介
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posted @ 2018-02-02 10:45 机器不学习
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机器不学习:一文彻底读懂智能对话系统
摘要: 机器不学习-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的,而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来,人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业价值而受到越来越多研究者的关注。随着大数据和深
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posted @ 2018-02-02 10:37 机器不学习
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