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仅用四行代码实现RNN文本生成模型

想要在没有任何问题的情况下生成文本,而无需自己构建和调整神经网络吗?赶紧来看看textgenrnn项目吧,它只需几行代码就能轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂度文本生成神经网络。

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简单入门——深度学习笔记(Part II)

本文是一篇关于深度学习的入门笔记,简单的介绍了几种神经网络的基本结构以及原理,包含受限玻尔兹曼机、卷积神经网络、循环神经网络等;介绍他们的训练的基本过程,并说明各自应用领域,适合深度学习研究者的入门理解。

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深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

本文适用于没有任何机器学习背景的读者,目标是向艺术家和设计师展示如何使用一个预训练的神经网络并使用简单的Javascript和p5.js库生成交互式的数字作品。教程简单详细,没有任何的公式与推导。

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从RNN到LSTM,性能良好的神经网络到底是如何工作的?

在2016年Google率先发布上线了机器翻译系统后,神经网络表现出的优异性能让人工智能专家趋之若鹜。本文将借助多个案例,来带领大家一同探究RNN和以LSTM为首的各类变种算法背后的工作原理。

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深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

本文适用于没有任何机器学习背景的读者,目标是向艺术家和设计师展示如何使用一个预训练的神经网络并使用简单的Javascript和p5.js库生成交互式的数字作品。教程简单详细,没有任何的公式与推导。

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QA Systems and Deep Learning Technologies – Part 1

QA systems can interpret a user's questions described in natural language and return concise and accurate matched answers by searching in the heterogeneous corpora or QA knowledge bases.

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QA Systems and Deep Learning Technologies – Part 2

Deep Learning is a subfield of machine learning, and aims at using machines for data abstraction with the help of multiple processing layers and complex algorithms.

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零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

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看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测——第一篇

2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用。

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看大牛如何复盘递归神经网络!

复盘递归神经网络,通过复盘,反思,让递归神经网络更完美!

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