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置顶 ·分享本人最新博客（包含各种AI算法的原理剖析与实现，模型原理剖析与实现）: DAY 2020-6-13 19:32; 博客地址： https://www.jianshu.com/u/ac22418e1795 ，欢迎喜欢AI的一起交流学习。鱼C博客至此不在更新。现在已经更新的有，李航《统计学习方法》算法剖析与代码实现，HMM，CRF，unigram，Bigram，N-gram，word2vec，RNN，LSTM，BI-LSTM，transformer，Bert。; 个人分类: 公开|8 次阅读|0 个评论

置顶 ·分享迁移计划: DAY 2019-10-17 13:31; 因为鱼C平台各种文本语法无法支持，转入`简书`平台，进行心得分享; 个人分类: 公开|408 次阅读|0 个评论

置顶 ·分享如何培养你沉稳的气质: DAY 2019-10-5 11:10; 不要随意显露你的情绪不要逢人就抱怨征询意见之前自己先思考但不要先讲不要一有机会就宣泄你的不满学会讲话不要紧张; 个人分类: 个人私密|421 次阅读|0 个评论

分享日志等级: DAY 2019-7-27 09:15; debug 一般的调试信息说明 info 基本的通知信息 notice 普通信息，但是又一定的重要性 warning 警告信息，但是还不会影响到服务或系统的运行 err 错误信息，一般达到err等级的信息以及可以影响到服务或系统的运行了 crit 临界状况信息，比err等级还要严重 alert 警告状态信息，比cri ...; 个人分类: Linux|100 次阅读|0 个评论

分享常见的系统日志: DAY 2019-7-27 08:37; /var/log/cron 记录了系统定时任务相关的日志 /var/log/cups 记录打印信息的日志 /var/log/dmesg 记录了系统在开机时内核自检的信息。也可以使用dmesg命令直接查看内核自检信息 & ...; 个人分类: Linux|100 次阅读|0 个评论

分享在TXT下能够显示的特殊字符: DAY 2019-7-26 09:02; 0 、· 1、 Α α alpha a:lf 阿尔法角度；系数 2 、Β β beta bet 贝塔磁通系数；角度；系数 3、 Γ γ gamma ga:m 伽马电导系数（小写） 4、 Δ δ delta delt 德尔塔变动；根的判别式；屈光度 5、 Ε ε epsilon ep`silon 伊普西龙对数之基数 6、 Ζ ζ zeta zat 截塔系数；方位角；阻抗；相对粘度； ...; 个人分类: 特殊字符|307 次阅读|0 个评论

分享 23.LSTM文本分类: DAY 2019-7-24 20:01; 每个word经过embedding之后，进入LSTM层，这里LSTM是标准的LSTM，然后经过一个时间序列得到的t个隐藏LSTM 神经单元的向量，，这些向量经过mean pooling层之后，可以得到一个向量H，然后紧接着是一个简单的逻辑斯蒂回归层（或者一个softmax层）得到一个类别分布向量; 个人分类: 自然语言|178 次阅读|0 个评论

分享 22.LSTM: DAY 2019-7-24 19:57; 在RNN计算中，介绍到对于长期依赖的问题，没法进行解决，可能产生梯度消失和梯度爆炸的问题；LSTM 特别适合解决这类需要长时间依赖的问题 LSTM的记忆细胞是改造过的该记录的信息会一直传递，不该记录的信息会被截断掉。 LSTM关键：“细胞状态” 细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一 ...; 个人分类: 自然语言|154 次阅读|0 个评论

分享 21.递归神经网络: DAY 2019-7-24 18:08; 为什么有BP神经网络,CNN还需要RNN BP神经网络和CNN的输入输出都是相互独立的,但是实际应用种有些场景输出内容和之前的内容有关联. RNN引入"记忆"的概念;递归指其每一个元素都执行相同的任务,但是输出依赖于输入和"记忆" 我们已经学习了前馈网络的两种结构--bp神经网络 ...; 个人分类: 自然语言|199 次阅读|0 个评论

分享 20.CNN文本分类: DAY 2019-7-24 17:55; CNN文本分类 1.这里的输入层显示有两个channel,其实我们可以看作是一个,因此后文中说到这个两个channel分别是static和non-static ,即使用的词向量是否随着训练发生变化.non-static就是词向量随着模型训练变化,这样的好处是词向量可以根据数据集做适当调整,当数据集较小时不 ...; 个人分类: 自然语言|175 次阅读|0 个评论

分享 19.彻底理解深度学习之卷积神经网络: DAY 2019-7-24 16:52; 卷积神经网络是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，CNN相较于传统的算法避免了对图像复杂的前期预处理过程（提取人工特征等），可以直接输入原始图像 CNN中的局部连接和权值共享方法，下图是一个很经典的图示，左边是全连接，右边是局部连接 & ...; 个人分类: 自然语言|238 次阅读|0 个评论

分享 18.负采样: DAY 2019-7-24 16:13; 已经一个词w，它的上下文是context（w）,那么词w就是一个正例，其他词就是一个负例，但是负例样本太多了，我们怎么去选取尼？在语料库C中，各个词出现的频率是不一样的，我们采样的时候要求高频词选中的概率较大，而低频词选中的概率较小，这就是一个带权采样的问题。如何负采样？我们来看 ...; 个人分类: 自然语言|173 次阅读|0 个评论

分享 17.词向量: DAY 2019-7-24 14:55; 词向量的来历自上世纪90年代开始，特征空间模型就应用于分布式语言理解中。在当时，许多模型用连续型的表征来表示词语，包括潜在的语义分析和潜在迪利克雷分配模型，这篇文章详细介绍了，词向量方法在那个阶段的发展。 Bengio等人在2003年首先提出了词向量的概念 ...; 个人分类: 自然语言|178 次阅读|0 个评论

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