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【Embedding】fastText:极快的文本分类工具

今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec,2016 年刚就职...

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【Hello NLP】CS224n笔记[7]:机器翻译和seq2seq

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征...

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CS224n笔记[6]:更好的我们,更好的RNNs

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征...

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【Hello NLP】CS224n笔记[5]:语言模型(LM)和循环神经网络(RNNs)

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征...

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【Hello NLP】CS224n笔记[4]:自然语言中的依存分析(Dependency Parsing)

SimpleAI 【HelloNLP】系列笔记,主要参考各知名网课(Stanford CS224n、DeepLearning.ai、李宏毅机器学习等等),并配合...

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【Hello NLP】CS224n学习笔记[3]:共现矩阵、SVD与GloVe词向量

SimpleAI 【HelloNLP】系列笔记,主要参考各知名网课(Stanford CS224n、DeepLearning.ai、李宏毅机器学习等等),并配合...

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【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression算法解析

为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcastin...

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【Hello NLP】CS224n笔记[2]:Word2Vec算法推导&实现

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征...

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自然语言处理编程算法
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【Hello NLP】CS224n学习笔记[1]:词向量从而何来

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征...

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编程算法自然语言自然语言处理神经网络深度学习
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CDC最新7万病例统计报告:首次描绘流行曲线、整体病死率2.3%,湖北比省外高7倍

这就是中国疾病预防控制中心(CDC)刚刚发布的疫情统计报告:截止2月11日的数据,迄今最大规模的病例分析。

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机器学习算法复习手册——SVM

本手册整理自机器学习各相关书籍、网络资料、个人的理解与实践。总体编写宗旨: ①一看就懂; ②用20%的文字,涵盖80%的内容。 至于剩下的20%,一般属于比较偏...

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编程算法机器学习神经网络深度学习
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谁能用人话给我说说希尔伯特空间??

版权声明:本文为CSDN博主「ChangHengyi」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:http...

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数据结构学习笔记分享

偶然的机会,在bilibli上看到了郝斌老师教的《数据结构入门》,课程录制时间是2009年,也就是10年前。虽然如此久远,但是我从听第一节课开始就深深被郝斌老师...

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编程算法
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机器学习算法Code Show——决策树

上一篇文章机器学习算法复习手册——决策树在复习完基本概念之后,我给自己挖了一个坑:用python写一个决策树出来(注意,不是sklearn调包)。虽然说这个东西...

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决策树机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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最小熵原理之——无监督学习的原理

SimpleAI推荐语:剑林大神的博客是我见过的将复杂知识讲解的最通俗易懂又鞭辟入里的博客,而且他的文字功底也十分了得,让人读罢大呼过瘾。这篇文章,从“熵”的角...

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深度学习自然语言处理
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机器学习算法复习手册——决策树

本手册整理自机器学习各相关书籍、网络资料、个人的理解与实践。总体编写宗旨: ①一看就懂; ②用20%的文字,涵盖80%的内容。 至于剩下的20%,一般属于比较偏...

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何时能懂你的心——图卷积神经网络(GCN)

深度学习一直都是被几大经典模型给统治着,如CNN、RNN等等,它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果,那这个GCN是怎么跑出来的?是因为我们发现了很多C...

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ON-LSTM:能表示语言层次的LSTM

LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一,即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位。

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