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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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循环递归RNN,序列建模套路深(深度学习入门系列之十三)

一部电影, 看了20分钟,发现是部烂片,这时的你会不会中途退场?如果退场了,那么恭喜你,因为你具备了与阿尔法狗一样的“马尔科夫链思维”。如果不退场,那也恭喜你,因为你是一个真人类。你看看,“套路”很深的循环神经网络(RNN),就是这样模仿你的!

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简单入门循环神经网络RNN:时间序列数据的首选神经网络

本文简单介绍循环神经网络RNN的发展过程,分析了梯度下降算法、反向传播及LSTM过程。

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从Facebook AI Research开源fastText谈起文本分类:词向量模性、深度表征和全连接

本文主要介绍了Facebook AI Research在16年开源的一个文本分类器fastText,并从深度学习的角度:词向量模型(Embedding)、深度表征(Deep representation)和全连接(Fully connected part)介绍文本分类方法。

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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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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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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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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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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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