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NLP度量指标BELU真的完美么?

NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么?

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PyTorch可视化理解卷积神经网络

神经网络工具像一个黑匣子,无法知道它的中间是如何处理的。本文使用图片加代码的形式讲解CNN网络,并对每层的输出进行可视化,便于初学者理解,可以动手实践下哦!

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一幅GAN网络创造的肖像图卖了40万美金,但那又怎样?

价值不菲的艺术创造到底是否能被科技代替?

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一份关于机器学习端到端学习指南

本文是一份关于机器学习端到端过程的指导指南,其中列出了实现机器学习模型所需遵循的步骤及对应的参考文章;

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最强NLP模型BERT可视化学习

最强NLP模型谷歌BERT狂破11项纪录,全面超越人类,本文通过可视化带你直观了解它。

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2018最佳GAN论文回顾(下)

继上一篇《2018最佳GAN论文回顾(上)》,我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文,提出了一个新的模型来应对这种挑战。

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2018年AI和ML(NLP、计算机视觉、强化学习)技术总结和2019年趋势(下)

回顾2018,展望2019,计算机科学技术继续前进!

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被神话的大数据——从大数据(big data)到深度数据(deep data)思维转变

自从阿法狗战胜人类顶级棋手之后,深度学习、人工智能变得再一次火热起来,但有一个基本的误解是更大的数据会产生更好的机器学习结果。然而,更大的数据池/仓库并不一定有助于模型学习到更深刻的见解。正确的答案是?

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2018最佳GAN论文回顾(上)

受Reddit网站上讨论区的启发,我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。

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揭秘人工智能(系列):深度学习是否过分夸大?

深度学习可能不是过分夸大,也许它只是没有很好地被理解!

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揭秘人工智能(系列):人工智能带来的网络安全威胁

人工智能给网络安全带来了哪些挑战?了解下!

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用Python玩转时序数据

本文简要介绍了如何从零开始使用Python中的时间序列。这包括对时间序列的简单定义,以及对利用pandas访问伦敦市居民智能电表所获取数据的处理。

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菜鸟数据科学家五大误区

本文研究了作为数据科学家新手的5个常见错误。这是由我在塞巴斯蒂安·福卡德(Dr. Sébastien Foucaud)博士的帮助下一起完成的,他在指导和领导学术界与行业领域的年轻数据科学家方面拥有20多年的经验。本文旨在帮助你更好地为今后的...

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用最新NLP库Flair做文本分类

Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包,它在解决命名实体识别(NER)、部分语音标注(PoS)、语义消歧和文本分类等NLP问题达到了当前的最高水准。它是一个建立在PyTorch之上的NLP框架。本文将介绍如何使用已有的和构建自...

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到底什么成就了今天的人工智能?(下)

人工智能发展迅速,可是到底什么成就了今天的人工智能呢?跟随我们一起来探索吧。

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到底什么成就了今天的人工智能?(上)

人工智能发展迅速,可是到底什么成就了今天的人工智能呢?跟随我们一起来探索吧。

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2018最有用的六个机器学习项目

用了这六个机器学习开源项目,你的项目一定进行的666!

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GIF动画解析RNN,LSTM,GRU

本文主要研究了维尼拉循环神经(RNN)、长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)这三个网络,介绍的比较简短,适用于已经了解过这几个网络的读者阅读。

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一份关于kaggle特征构建技巧和心得

本文是一份关于如何在Kaggle排行榜上取得出色成绩的提示,包含经纬度数据的处理。

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