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使用CNNDeep Learning Studio进行自然语言处理

从Facebook的自动标记照片到自驾车,CNN使图像分类领域发生重大突破,它是当今大多数计算机视觉系统的核心。 最近我们也开始将CNN应用于自然语言处理中的问题,并得到了一些有趣的结果。...应用于NLP问题的CNN表现相当不错。简单的单词袋模型是一个明显带有错误假设的过度简化,但它仍然是多年来的标准方法,并带来了相当不错的结果。 使用CNN很重要的理由是它们很快,非常快。...我将使用两种方法实现它: 1)使用1D卷积和池化的CNN 2)使用2D卷积和池化的CNN 我们将使用Deep Learning Studio实现此功能 如果你不熟悉如何使用Deep Learning Studio...,可以查看: 完整使用指南:https://towardsdatascience.com/deep-learning-made-easy-with-deep-learning-studio-complete-guide-a5c5ae58a771...1)项目创建: 登录到本地或在云中运行的Deep Learning Studio后,创建一个新项目。

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卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning

关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需。...如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看“Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助。...Lenet,1986年 Alexnet,2012年 GoogleNet,2014年 VGG,2014年 Deep Residual Learning,2015年 Lenet 就从Lenet说起,可以看下...说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL...Deep Residual Learning 这个model是2015年底最新给出的,也是15年的imagenet比赛冠军。

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Deep Crossing

概述 Deep Crossing[1]是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型,Deep Crossing的网络结构对传统的FNN(Feedforward Neural Network...在Deep Crossing网络模型中,主要的优化点为:在Deep Crossing网络中增加Multiple Residual Units层,便于构建更深的网络。 2. 算法原理 2.1....Deep Crossing的网络结构 Deep Crossing的网络结构如下图所示: 从Deep Crossing的网络结构上看,整个网络由四种类型的层组成,分别为:第一种层为特征Embedding...经过Stacking层后便是Multiple Residual Unit层,其结构图如下所示: Residual Unit层最初是在ResNet[2]中提出的用于构建深层CNN的方法,也称为残差网络,...总结 Deep Crossing网络的两个特点是Deep和Crossing,首先,对于Deep,得益于残差网络的优点,Deep Crossing网络通过Multiple Residual Unit层构建足够深的深层网络

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解密Deep Q-learning中Deep的秘密

出人意料的是,加入所谓的deep后,算法竟有了突破性进展,取得了非凡的成绩。今天我们就要去挖掘这里的Deep所代表的秘密以及其算法成功的原因。 ? 什么是Deep ?...简单而言,Deep的意思的深度,取自于深度学习(Deep Learning)。 说到深度学习,我们不得不介绍神经网络。早在上世纪八九十年代,神经网络早已经被发明并投入使用。...人们把层数很多的神经网络叫做深度神经网络,并将相关应用叫做深度学习(deep learning)。足以见得,人们对于深度的喜爱程度。...也是因为这个原因,加入神经网络的Q-learning算法,才被叫做Deep Q-learning。 ? 为什么要Deep ?...因此打乱学习经历的相关性,有助于我们提高Deep Q-learning的学习效率,使得这个基于神经网络的方法更上一层楼。

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