今天是pandas数据处理第8篇文章，我们一起来聊聊dataframe的合并。 常见的数据合并操作主要有两种，第一种是我们新生成了新的特征，想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集，想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常，那么究竟应该…

此文是本人翻译的处男作，耗时一天，若有翻译错误或不当的地方，欢迎在评论区指正(可能需要科学上网)。 人们每一秒思考都是连续的，而并非从零开始。当你在读这篇文章的时候，你通过先前的词句来理解当前词语的含义。你读到一半不会扔掉前面所有获取到的文章信息而从头开始思考，这说明了你的思维…

本文介首先介绍了语言模型及其应用场景，进而介绍了循环神经网络（RNN）及优化后的变种LSTM(长短时记忆网络)和GRU模型。

大家好，我是Peter~ 本文主要是介绍Peter在平时使用Pandas处理数据过程中经常接触到的一些小技巧。以前的文章是对不同知识点的拆解，本文是自己的高频使用方法。 Pandas连载文章 推荐几篇

简介 依旧借鉴苏神的博客【为节约而生：从标准Attention到稀疏Attention】进行复述和整合，基本都是苏神内容，但打字是我打的。

1. keras是一种深度学习的API，能够快速实现你的实验。keras也集成了很多预训练的模型，可以实现很多常规的任务，如图像分类。TensorFlow 2.0之后tensorflow本身也变的很keras化。另一方面，keras表现出高度的模块化和封装性，所以有的人会觉得ke...

Keras 提供 Callback 接口来追踪训练过程中的每一步结果，包括每一个 batch 和每一个 epoch。虽然名为“回调函数”，但实际上想要扩展这功能需要继承 keras.callbacks.Callback 类，该类提供两个与模型训练过程相关的属性： model：模…

在本教程中，你将明白怎样使用一个简单的 Keras 模型来训练和评估用于多分类问题的人工神经网络。 在 自然语言处理 中，词性标注是一件众所周知的任务。它指的是将单词按词性分类（也称为词类或词性类别）。这是一种有监督的学习方法。 人工神经网络 已成功应用于词性标注，并且表现卓越…

今天主要给大家带来Dropout在NLP最新应用，希望能给大家带来收获！！！！！！！！！！！！！！！！