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深度学习框架

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NLP 服务神经网络人工智能

70 年代以后随着互联网的高速发展，语料库越来越丰富以及硬件更新完善，自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡，基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。

2021-08-04

3860

人工智能深度学习神经网络 NLP 服务

本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用，从词向量开始，到最新最强大的BERT等预训练模型，梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展

2021-08-03

3890

NLP 服务人工智能神经网络

当 AI 在某一个单点任务上的表现接近或者超越人类的时候，就会给行业带来巨大的商机。在视觉分类、检索、匹配、目标检测等各项任务上，随着相关算法越来越准确，业界也开始在大量商业场景中尝试这些技术

2021-08-03

3790

NLP 服务人工智能深度学习

20 世纪50 年代中期到80 年代初期的感知器，20世纪80 年代初期至21世纪初期的专家系统，以及最近十年的深度学习技术，分别是三次热潮的代表性产物

2021-08-03

2760

Building deep retrieval models

tensorflow 推荐系统深度学习 NLP 服务

In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers to our models to increase their expressive power. In general, deeper models are capable of learning more complex patterns than shallower models. For example, our user model incorporates user ids and timestamps to model user preferences at a point in time. A shallow model (say, a single embedding layer) may only be able to learn the simplest relationships between those features and movies: a given movie is most popular around the time of its release, and a given user generally prefers horror movies to comedies. To capture more complex relationships, such as user preferences evolving over time, we may need a deeper model with multiple stacked dense layers.

2021-07-30

3200

Taking advantage of context features

tensorflow 深度学习推荐系统 NLP 服务

In the featurization tutorial we incorporated multiple features beyond just user and movie identifiers into our models, but we haven't explored whether those features improve model accuracy.

2021-07-30

2110

Using side features: feature preprocessing

tensorflow keras 推荐系统深度学习 NLP 服务

One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature representations.

2021-07-30

3980

text classification with RNN

tensorflow NLP 服务神经网络

本次用到的数据集是 IMDB，一共有 50000 条电影评论，其中 25000 条是训练集，另外 25000 条是测试集

2021-07-26

4990

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