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文章/答案/技术大牛

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AI小白入门

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清华大学唐杰教授：人工智能的下个十年

神经网络人工智能编程算法深度学习知识图谱

本文从人工智能发展的历史开始，深入分析人工智能近十年的发展，阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果。

2020-10-23

7890

【NLP】通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解

机器学习神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

网上关于这部分内容的好文章数不胜数，都讲的特别的详细，而今天我写这篇博客的原因，一是为了加深对这部分知识的理解，二是希望博客内容能够更多的关注一些对于和我一样的新同学难以理解的细节部分作一些自己的描述，三也是为了写一下我自己的一些思考，希望能和更多的人交流。这篇文章主要内容不在于原理的详细描述，期望的是对那些原理有了整体的认识，但是总是感觉似懂非懂的朋友们有所帮助。所以内容偏向于可能对于大佬来说很简单，但是对于刚刚接触NLP的朋友来说可能不了解的部分。希望有缘的朋友看到不吝赐教。

2020-08-27

2.1K0

流水的NLP铁打的NER：命名实体识别实践与探索

机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：王岳王院长知乎：https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑：yuquanle

2020-08-18

4.3K0

【GCN】图神经网络入门（二）

机器学习神经网络深度学习人工智能

除了GCN，还有一种趋势是在传播步骤中使用诸如GRU或LSTM等RNN的门控机制，以减少来自基本GNN模型的限制并提高整个图上的长期信息传播。

2020-07-24

2.5K0

【GCN】图卷积网络入门（一）

机器学习深度学习神经网络人工智能数据结构

图是一种数据结构，可对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图的强大表达能力，利用机器学习来分析图的研究受到越来越多的关注，即图可以用作包括社会科学（社会网络）在内的各个领域的大量系统的表示图是一种数据结构，可对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。

2020-07-24

1.7K0

【机器学习】EM算法

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。首先介绍了EM算法的概率理论基础，凸函数加jensen不等式导出算法的收敛性，算法核心简单概况为固定其中一个参数，优化另一个参数逼近上界，不断迭代至收敛的过程。然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。

2020-04-15

8760

【机器学习】XGboost

决策树深度学习人工智能机器学习神经网络

本文介绍了XGboost模型。首先在GBDT的基础上介绍XGboost，然后对比了XGboost与GBDT的不同之处，最后介绍了XGboost的损失函数和学习过程。

2020-04-07

3860

【机器学习】GBDT

决策树神经网络机器学习深度学习人工智能

本文介绍了提升树模型中的梯度提升树算法GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 。首先介绍了提升树通过拟合残差来提升学习器的设计思想。然后介绍了基于梯度提升的GBDT算法，核心在于学习器本身不再拟合残差，而是学习器拟合残差的一阶梯度，权重拟合残差的一阶系数。最后介绍了GBDT对应分类和回归场景的学习流程。

2020-04-07

6240

【机器学习】随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了结合集成学习思想的随机森林算法。首先介绍了集成学习中两种经典的集成思想Bagging和Boosting。然后介绍了Bagging的两个关键点：1）样本有放回随机采样，2）特征随机选择。最后介绍了Bagging的代表学习算法随机森林，从方差和偏差的角度分析了Bagging为什么能集成以及随机森林为什么能防止过拟合。

2020-04-01

9240

【机器学习】决策树

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了 ID3，C4.5，CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择，包括信息增益，信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4.5、CART、回归树CART。然后介绍了决策树建树的一般流程、对比分类树和回归树建树的区别。最后介绍了树模型中避免过拟合问题的剪枝方法，包括前剪枝和后剪枝。

2020-04-01

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【智能司法】可解释的Rationale增强罪名预测系统

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

论文标题：Interpretable Rationale Augmented Charge

2020-03-31

9030

【NLP实战】手把手带你RCNN文本分类

卷积神经网络神经网络机器学习深度学习人工智能

之前介绍的都是属于深度神经网络框架的，那么在Deep Learning出现或者风靡之前，文本分类是怎么做的呢？

2020-03-13

1.3K0

【NLP】一文完全搞懂序列标注算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

序列标注模型用到了长短期记忆网络（LSTM），条件随机场（CRF），Highway网络，本文循序渐进的介绍了序列标注算法，Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。

2020-03-13

4.8K0

【DL】Self-Attention与Transformer

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

答：编码器-解码器（Encoder-Decoder）模型最初是由Cho等提出应用在机器翻译中。由于在机器翻译中是文本到文本的转换，比如将法语翻译成英语，Sutskever等也称编码器-解码器模型为序列到序列学习（Seq2Seq）。

2020-02-25

9290

【NLP实战】文本分类之 TextCNN

机器学习神经网络深度学习人工智能 github

上面一篇文章中，我介绍了一篇利用RNN via Attention解决有毒评论文本分类问题。然而，在工业生产中，RNN、LSTM、GRU等循环神经网络不能并行计算，尽管研究者提出了一些其他的模型，如SRU等。CNN尽管效果在某些时候会稍逊RNN以及RNN的变体，但是CNN在速度方面却有着无可比拟的效果，且由于它的可并行性广被工业界喜爱。

2020-02-21

1.4K0

【NLP】从word2vec, ELMo到BERT

NLP 服务机器学习神经网络深度学习人工智能

还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD上分别以R-Net+和SLQA超过人类，百度在MS MARCO上凭借V-Net霸榜并在BLEU上超过人类。这些网络可以说一个比一个复杂，似乎“如何设计出一个更work的task-specific的网络"变成了NLP领域政治正确的研究方向。而在这种风向下，不管word2vec也好，glove也好，fasttext也好，都只能充当一个锦上添花的作用。说好的迁移学习、预训练呢？在NLP似乎始终没成主角。

2020-02-21

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【NLP】如何匹配两段文本的语义？

机器学习神经网络深度学习人工智能

一年前在知乎上关注过这么一个问题：如何判断两段文本说的是「同一件事情」？- 知乎 https://www.zhihu.com/question/56751077

2020-02-20

2K0

【综述】卷积神经网络（CNN）综述

机器学习深度学习人工智能图像处理卷积神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟生物神经系统的结构和行为，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。ANN通过调整内部神经元与神经元之间的权重关系，从而达到处理信息的目的。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它由若干卷积层和池化层组成，尤其在图像处理方面CNN的表现十分出色。

2020-02-20

3.5K0

【NLP】在 NLP 领域创业，真的很难

NLP 服务机器学习神经网络深度学习人工智能

从 2015 年开始，在 AI 领域创业的公司如雨后春笋一般林立而起。如果细分的话，可以分为机器学习ML，图像视觉CV，和自然语言处理NLP。当然，理论上来说，CV 和 NLP 也是属于 ML 范围的。

2020-02-20

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【DL】Deep learning in all，深度学习不再困难

迁移学习机器学习深度学习神经网络人工智能

这限制了深度学习的效果，将其限制在满足这些条件的少数项目中。但是，在过去的几年中，情况发生了变化。在Cortex(https://github.com/cortexlabs/cortex)上，我们看到用户推出了基于深度学习的新一代产品，而且与以前不同，这些产品并非全部使用同类模型架构来构建。

2020-02-20

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