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黄宝群
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大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践
1. 引言 搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口,是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样,并且由于对接业务种类多,流量差异大,为大众点评搜索(下文简称点评搜索)带来了巨大的挑战,具体体现在如下几个方面: 意图多样:用户查找的信息类型和方式多样。信…
PyTorch 1.0 中文官方教程:空间变换器网络教程
在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络。你可以在 DeepMind paper阅读有关空间变换器网络的更多内容。 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增…
图卷积网络到底怎么做,这是一份极简的Numpy实现
由于图结构非常复杂且信息量很大,因此对于图的机器学习是一项艰巨的任务。本文介绍了如何使用图卷积网络(GCN)对图进行深度学习,GCN 是一种可直接作用于图并利用其结构信息的强大神经网络。 本文将介绍 GCN,并使用代码示例说明信息是如何通过 GCN 的隐藏层传播的。读者将看
美食图谱复现指南之依存句法分析
哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章,里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术,可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据。 那么如何抽取出上述食物呢?原文给出了由三个条件组成的规则:一条微博里含有词语“吃”+与“吃”相关的句法关…
PyTorch 1.0 中文文档:自动求导机制
本说明将概述autograd(自动求导)如何工作并记录每一步操作。了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助你编写更高效,更清晰的程序,并可以帮助您进行调试。 每个张量都有一个标志:requires_grad,允许从梯度计算中细致地排除子图,并可以提高效率。 只…
PyTorch 1.0 中文官方教程:基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译
在这个项目中,我们将教一个把把法语翻译成英语的神经网络。 … 取得了不同程度的成功 这是通过seq2seq网络来进行实现的,在这个网络中使用两个递归的神经网络(编码器网络和解码器网络)一起工作使得一段序列变成令一段序列。 编码器网络将输入序列变成一个向量,解码器网络将该向量展开…
深度学习局限何在?图网络的出现并非偶然
选自pnas.org,作者:M. Mitchell Waldrop,机器之心编译,参与:张倩、晓坤。 本文作者 M. Mitchell Waldrop 是威斯康星大学基本粒子物理学博士,曾担任 Nature、Science 等顶级期刊撰稿人、编辑,出版过《复杂》等科学著作。 上…