原创 Recurrent Models學習筆記
主要是自己學習Recurrent Neural Network過程中的知識梳理。涉及到的資料來源：CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning (Lecture 8, Lec
2018-08-22 02:13:07
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原创 【論文】Match-LSTM 機器閱讀理解
《Machine Comprehension Using Match-LSTM and Answer Pointer》這篇論文介紹了一種端到端解決機器閱讀理解問答任務的方法，結合了Match-LSTM和Pointer Net。該文是第
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原创 斯坦福cs224課程筆記
CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning課程主頁：CS224n: Natural Language Processing with Deep Learninghttp:/
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原创 KBQA 知識庫問答領域研究綜述（未完待續。。）
論文終於提交了，心情非常激動。。從去年9月開始做知識庫問答到現在，總算是可以告一段落了。從前期的調研，到11月份艱難地復現別人的論文，12月1月看論文調模型，中間幾近放棄。。3.9又重新開始跑模型，3.19開始寫論文，到今天全部完成，深刻
2018-08-22 02:13:07
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原创 【深度學習】各種梯度下降優化方法總結
斯坦福CS231 Lecture7梯度下降優化算法綜述一文看懂各種神經網絡優化算法：從梯度下降到Adam方法梯度下降法是最小化目標函數J(θ)J(θ)的一種方法，其中，θ∈Rdθ∈Rd爲模型參數，梯度下降法利用目標函數關於參數的梯度∇θJ
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原创 【深度學習】Batch Normalization理解
參考資料： - 深度學習中 Batch Normalization爲什麼效果好？ - 斯坦福CS231 Lecture6 - Batch Normalization 學習筆記 各種講解深度學習的課程、博客中都會強
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原创 斯坦福CS231課程筆記（上）
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition課程主頁：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/筆記中文翻譯：
2018-08-22 02:13:07
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原创 【深度學習】Attention機制理解與總結
深度學習中Attention Mechanism詳細介紹：原理、分類及應用 目前主流的attention方法都有哪些？ Attention Mechanism可以幫助模型對輸入的X每個部分賦予不同的權重，抽取出更加關鍵及重要的信息，
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原创 機器學習中距離和相似性度量方法
http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/9068359
2018-08-22 02:13:07
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原创 各類QA問答系統的總結與技術實現（持續更新）
問答系統是近幾年大火的nlp應用之一，很多公司不論大小都一窩蜂地研發問答機器人、智能客服。不論是搜狗機器人汪仔在《一戰到底》中戰勝人類選手，還是前陣子火爆的直播答題類軟件，都加速了問答系統走入大衆的視野。但是不得不說，即使問答系統前景如
2018-08-22 02:13:06
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原创 mysql導入csv文件，與python連接
csv文件導入mysql數據庫表中：load data infile 'F:/eclipse2/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' into table `shopping_records_origin
2018-08-22 02:13:06
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原创 Tensorflow常用函數整理
相關資料： 待讀：tensorflow筆記：多層LSTM代碼分析 極客學院 MNIST例子 官方文檔 函數定義 矩陣生成 tf.clip_by_value tf.ones(shape, type=tf.float32, name=
2018-08-22 02:13:06
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原创 斯坦福cs231課程筆記（下）
Lecture 8: Deep Learning SoftwareLecture 9: CNN ArchitecturesAlexNetVGGNetGoogLeNet - 22 total layers with wei
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原创 【論文】文本建模框架 conv-RNN
《A Hybrid Framework for Text Modeling with Convolutional RNN》這篇論文是對深度學習語義建模的研究，文中提出了一種新的文本語義編碼算法 conv-RNN，該模型在參考了較爲常用的文
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