2018汇总自然语言处理篇

我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答上面这几个问题。 1. 交叉熵损失函数的数学…

1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列； 2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容，如有错误还请批评指正； 3、原文中有部分链接已经失效，故而本人重新加上了新的链接，如有不当，还请指正。（也已用斜体标出） 4、部分答案由于完全是摘抄自其它的…

本文收录的文章来自 11 个热门的技术类微信公众号。我们从每个公号中选出了 2015 年最热门的 10 篇技术文章，共 100 多篇精华。涉及的技术包括：Python、Linux、Java、Web 前端、数据库、C/C++、安卓开发、iOS 开发和 PHP 开发。除此之外，我们还精选了 IT 职场、IT 趣文 和 极客酷文作为补充。有干货、有笑点、有范！

自然（人工）语言为什么如此特别？自然语言是一个专门用来表达语义的系统，并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此，人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。 大多数单词只是一个超语言实体的符号：单词是映射到一个表征（想法或事物）的记号。例如，“火箭”一词是指火箭的概念…

在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？

在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，…

AI(人工智能)主要分为感知、理解、决策三部分。而其中的理解，在图像处理和计算机视觉中被称作图像分析(或者叫做图像理解)。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）主管李飞飞教授。而所谓的理解，就是理解图像背后的深层次含义，最终目标是像人一样，看一张老照…

在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。 LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积…