基于 R 语言的深度学习——简单回归案例
近年来深度学习在人工智能领域飞速发展，各行业的学者、研究人员纷纷涌入研究热潮。本文将从 R 语言角度来介绍深度学习并解决以下几个问题：什么是深度学习？相关深度学习包有哪些？如何配置工作环境？如何使用神经网络建立模型？本文主要解决：如何使用神经网络建立模型？，其他推文可见&...
基于 R 语言的深度学习——配置环境
近年来深度学习在人工智能领域飞速发展，各行业的学者、研究人员纷纷涌入研究热潮。本文将从 R 语言角度来介绍深度学习并解决以下几个问题：什么是深度学习？相关深度学习包有哪些？如何配置工作环境？如何使用神经网络建立模型？上一部分已经解决了前两个问题：基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享。本文主要解...
基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享
近年来深度学习在人工智能领域飞速发展，各行业的学者、研究人员纷纷涌入研究热潮。本文将从 R 语言角度来介绍深度学习并解决以下几个问题：什么是深度学习？相关深度学习包有哪些？如何配置工作环境？如何使用神经网络建立模型？由于内容过多，将分几部分发送。今天主要介绍前两部分以及给出相应拓展材料链接。简介深度...
可阅读「通用生命语言」的深度学习模型，照亮了微生物组数据中的暗物质
编辑 | 萝卜皮大多数微生物基因组尚未培养，微生物基因组或环境序列中鉴定的大多数蛋白质无法进行功能注释。因此，当前描述微生物系统的计算方法依赖于不完整的参考数据库，这些参考数据库无法充分捕捉微生物生命树的功能多样性，从而限制了科学家对生物序列的高级特征进行建模的能力。罗格斯大学的研究人员展示了 Lo...
【一文讲解深度学习】语言自然语言处理（NLP）第一篇
【一文讲解深度学习】语言自然语言处理（NLP）博主介绍自然语言处理概述NLP 的定义NLP的主要任务分词词义消歧识别物体识别（NER）词性标注（PoS）文本分类语言生成问答（QA）系统机器翻译（MT）NLP的发展历程快速发展期（1957~197...
马库斯再批深度学习：20年毫无进展，无法处理语言复杂性
Gary Marcus是纽约大学心理学与神经科学教授，但在AI领域，他更知名的是一直高调参与人工智能辩论。 Marcus称自己是“AI contrarian”。什么是“contrarian”？就是专门反对或批评流行观点的人。在AI领域，流行观点就是“深度学习”。 今年初，Marcus撰文批判深度学习...
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上...
2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 （一）：语言结构和词汇嵌入（Linguistic Structure and Word Embeddings）
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 介绍 在本月初我在温哥华出席的ACL（国际计算语言学协会 (ACL，The Association for Computational Linguistics) ）时Joakim Nivre宣布：“NLP正在蓬勃发展”。参...
《深度学习：Java语言实现》一一2.4机器学习应用流程
2.4机器学习应用流程我们已经了解了机器学习的方法，以及这些方法是如何识别模式的。这一节里，我们会学习使用机器学习挖掘数据时该选择或者必须选择哪一套学习流程。每一种机器学习方法都会依据模型参数设置决策边界（Decision Boundary），但是我们不能只关心模型参数。还有另一个非常麻烦的问题，实...
《深度学习：Java语言实现》一一
前言 目前，人工智能技术举世瞩目，深度学习也引起人们广泛关注。在实践上，深度学习推动了人工智能革命性进步，其相关算法已经应用到众多领域。然而，这种“革命性”的技术，常被认为非常复杂，让人敬而远之。而实际上，深度学习的理论和概念并不晦涩难懂。本书将一步步地介绍相关理论和公式，并引导读者从零开始完成编码...
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