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luozhouyang
4年前
TensorFlow
人工智能
产品
矢量语义(vector semantics)
斯坦福经典NLP教材Speech and Language Processing-Vector Semantics学习笔记。 我们该如何表示一个单词的意思呢?你可能会想到其中的一种,用一个向量来表示一个单词!没错,这个章节就是讲单词的表示。 当然实际上文档的单词数量远不止这几个…
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luozhouyang
4年前
机器学习
Logistic Regression笔记
本文是阅读斯坦福经典教材 Speech and Language Processing-Logistic Regression 所做的笔记,推荐看原文。 Logistic Regression可以用于二分类问题和多分类问题(Multinomial logistic regres…
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luozhouyang
4年前
人工智能
微信
NLP
N-Grams笔记
斯坦福经典NLP教程Speech and Language Processing中N-Grams读书笔记。 给一系列的词语计算概率的模型叫做语言模型(Language Models),其中,n-gram是最简单的一种。一个n-gram就是一个长度为N的词语组成的序列: 有一个任…
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luozhouyang
4年前
Google
算法
人工智能
前沿AI:Tensor2Tensor | Google 开发者大会 2018
"Tensor2Tensor: 组织世界上的模型和数据"。本场演讲嘉宾是Laurence Moroney。 Tensorflow可以运行在任何地方。tf.data可以帮你构建出高效的数据输入管道,tf.layers和tf.keras.Model可以快速帮你构建出神经网络,而td…
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luozhouyang
4年前
人工智能
PyTorch
Transformer 模型的 PyTorch 实现
Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch …
3.5w
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luozhouyang
4年前
人工智能
神经网络
算法
自己动手实现word2vec(Skip-gram模型)
学习word2vec的skip-gram实现,除了skip-gram模型还有CBOW模型。 Skip-gram模式是根据中间词,预测前后词,CBOW模型刚好相反,根据前后的词,预测中间词。 首先,我们需要定义一个窗口大小,在窗口里面的词,我们才有中间词和前后词的定义。一般这个窗…
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luozhouyang
4年前
神经网络
人工智能
深度学习
自己动手实现一个神经网络多分类器
不使用任何深度学习框架,实现一个简单的神经网络用来分类。 手把手带你搭建神经网络,包括损失函数的选择,已经手写反向传播代码。 生成一些数据,这些数据不太容易线性分类。 使用softmax和cross-entropy loss,训练一个线性分类器。 实际上就是直接用softmax…
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luozhouyang
4年前
人工智能
深度学习
反向传播(back-propagation)笔记
反向传播是深度学习的基石。 函数在每个变量的导数就是偏导数。 梯度就是偏导数组成的矢量。上述例子中, 对于简单函数,我们可以根据公式直接计算出其导数。但是对于复杂的函数,我们就没那么容易直接写出导数。但是我们有链式法则(chain rule)。 定义不多说,咱们举个例子,感受一…
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luozhouyang
4年前
深度学习
机器学习
人工智能
Multiclass SVM 的损失函数
多分类支持向量机(Multiclass SVM)的损失函数,同时介绍了Regularization loss。从数学上解释什么是损失函数。
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luozhouyang
4年前
深度学习
TensorFlow
TensorFlow NMT的词嵌入(Word Embeddings)
词嵌入到底是什么?用TensorFlow NMT项目来详细解释词嵌入。
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