Pytorch实践

深度学习框架Pytorch实践

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CodeInHand

AI,又一领域超过人类水平

语法改错是一个大家比较陌生的领域,大致可以认为对英文进行语法改错。给定一句带有语法错误的话,AI对其进行修正得到正确的语法表示。最近微软亚洲研究...

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Beam Search

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人机对话系统回复质量的自动化评估

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CodeInHand

RUBER:一种无监督对话系统回复质量的评价方法

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CodeInHand

游戏推动微信小程序生态,跳一跳小游戏开发

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CodeInHand

简单的搜索引擎搭建

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CodeInHand

一文简述生成式对话

由于AI技术的发展,对话机器人也得到了广泛关注和应用,例如Siri、Alexa等。关于目前的人机对话可以分为两种:任务型对话(辅助购物、导航、商场指示、天气询问...

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CodeInHand

机器是如何做阅读理解的?

机器阅读理解 斯坦福有个很重要的比赛,就是让机器完成阅读理解题目,即给定一篇文章,让机器理解文章含义进行题目回复。每年这一比赛都是国际性的,引来了业界、学术界的...

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CodeInHand

Pytorch实现skip-gram模型训练word2vec

对于词语的表示,最开始采用one-hot编码,用于判断文本中是否具有该词语;后来发展使用Bag-of-Words,使用词频信息对词语进行表示;再后来使用TF-I...

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CodeInHand

深度学习之句子表达

在之前的文章里,我们介绍了词语表达的训练,使用skip-gram模型训练word2vec。既然词语能表达,那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子...

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CodeInHand

python实现字符串模糊匹配

之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算...

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AI与深度学习-2017年总结

2017年AI界出现了很多进展,虽说没有像之前CNN、RNN、GAN出现时的转折,但也有很大的突破,特别是当Alpha Zero出现,强化学习的地位一下子飞升。...

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CodeInHand

深度学习过程中的优化算法

神经网络的训练过程实质是得到最优化目标函数的过程,常见的目标函数MSE Loss、Cross Entropy Loss、NLL Loss等,网络训练过程就是最小...

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CodeInHand

Pytorch实现Logistic回归二分类

? 摘要:本文主要介绍使用深度学习框架Pytorch实现简单的Logistic回归模型,进而实现简单的分类问题。 一.逻辑回归简述 逻辑回归实质上是线性回...

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大话文本分类

概述 文本分类是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。常见的文本分类应用有:新闻文本分类、信息检索、情感分析、意图判断等。本文主要针对文本分类的方法进...

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CodeInHand

一文了解区块链的发展

比特币与区块链的关系 一句话概括,“比特币是应用,区块链是技术;区块链对于比特币,就像因特网对于App应用”。区块链的本质就是一种基于数字加密技术和分布式网络技...

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中美人工智能大比拼

《人工智能标准化白皮书(2018版)》指出了人工智能的定义:利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获取最佳结...

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Pytorch实现CNN时间序列预测

本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测,并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了,我之前使用的LSTM是生成式模型,而不是使用判别式进行预测。换...

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Pytorch实现LSTM时间序列预测

摘要:本文主要基于Pytorch深度学习框架,实现LSTM神经网络模型,用于时间序列的预测。 开发环境说明: Python 35 Pytorch 0.2 CP...

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CodeInHand

【python爬虫】知乎互联网话题问答内容可视化分析

摘要:本文主要针对知乎网站互联网话题下的QA问答对内容进行分析,观察当前互联网话题下用户都比较关注什么。文章从数据爬取、问题分析、高赞答案分析、关键词可视化等方...

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