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学习笔记CB014:TensorFlow seq2seq模型步步进阶

神经网络。《Make Your Own Neural Network》,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好。 循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts...

学习笔记CB013: TensorFlow、TensorBoard、seq2seq

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互。 tensorflow基本数学运算用法。 import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = ...

学习笔记CB012: LSTM 简单实现、完整实现、torch、小说训练word2vec lstm机器人

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来。 LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问...

学习笔记CB011:lucene搜索引擎库、IKAnalyzer中文切词工具、检索服务、查询索引、导流、word2vec

影视剧字幕聊天语料库特点,把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话,相邻第二句很可能是第一句最好回答。一个问句有很多种回答,可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答...

学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络,LSTM是其中一种,在NLP领域应用效果不错。 递归神经网络(RNN),时间递归神经网络(recurrent neural network),结构递归神经网络(recursive neural ne...

学习笔记CB008:词义消歧、有监督、无监督、语义角色标注、信息检索、TF-IDF、隐含语义索引模型

词义消歧,句子、篇章语义理解基础,必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧,可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚...

学习笔记CB007:分词、命名实体识别、词性标注、句法分析树

中文分词把文本切分成词语,还可以反过来,把该拼一起的词再拼到一起,找到命名实体。 概率图模型条件随机场适用观测值条件下决定随机变量有有限个取值情况。给定观察序列X,某个特定标记序列...

学习笔记CB006:依存句法、LTP、n元语法模型、N-最短路径分词法、由字构词分词法、图论、概率论

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法,句子规则,句子成分组织规则。依存句法,成分间依赖关系。依赖,没有A,B存在错误。语义,句子含义。 依存句法强调介词、助词划分作...

学习笔记CB005:关键词、语料提取

关键词提取。pynlpir库实现关键词提取。 # coding:utf-8 import sys import importlib importlib.reload(sys) import pynlpir pynlpir.open() s = '怎么才能把电脑里的垃圾文件删除' ke...

学习笔记CB004:提问、检索、回答、NLPIR

聊天机器人,提问、检索、回答。 提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,...

学习笔记CB003:分块、标记、关系抽取、文法特征结构

分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体。常见实体,组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记、规则识别,通过机器学习方法识别。介词...

学习笔记CB002:词干提取、词性标注、中文切词、文档分类

英文词干提取器,import nltk,porter = nltk.PorterStemmer(),porter.stem('lying') 。 词性标注器,pos_tag处理词序列,根据句子动态判断,import nltk,text = nltk.word_tokenize("And ...

学习笔记CB001:NLTK库、语料库、词概率、双连词、词典

聊天机器人知识主要是自然语言处理。包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。 NLTK库安装,...

从零开始在iPhone上运行视频流实时预测模型应用,只需10步

1、买一台苹果电脑,建议MacBook Pro。 2、安装Xcode。 3、克隆TensorFlow:https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 4、下载TensorFlow核心静态库,运行:tensorflow/contrib/makefiles...

学习笔记DL008:概率论,随机变量,概率分布,边缘概率,条件概率,期望、方差、协方差

概率和信息论。 概率论,表示不确定性声明数学框架。提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理。人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式。概...

学习笔记DL007:Moore-Penrose伪逆,迹运算,行列式,主成分分析PCA

Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse)。 非方矩阵,逆矩阵没有定义。矩阵A的左逆B求解线性方程Ax=y。两边左乘左逆B,x=By。可能无法设计唯一映射将A映射到B。矩阵A行数大于列数,方程无解。矩阵...

学习笔记DL006:特征分解,奇异值分解

特征分解。 整数分解质因素。 特征分解(eigendecomposition),使用最广,矩阵分解一组特征向量、特征值。方阵𝑨的特征向量(eigenvector),与𝑨相乘相当对该向量缩放非零向量𝑣,𝑨?...

2017/11/22 13:59
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学习笔记DL005:线性相关、生成子空间,范数,特殊类型矩阵、向量

线性相关、生成子空间。 逆矩阵A⁽-1⁾存在,Ax=b 每个向量b恰好存在一个解。方程组,向量b某些值,可能不存在解,或者存在无限多个解。x、y是方程组的解,z=αx+(1-α),α取任意实数。 A列...

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量,矩阵、向量相乘,单位矩阵、逆矩阵

线性代数,面向连续数学,非离散数学。《The Matrix Cookbook》,Petersen and Pedersen,2006。Shilov(1977)。 标量、向量、矩阵、张量。 标量(scalar)。一个标量,一个单独的数。其他大部分...

学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺...

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