【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法: 基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。（2）SGD算法: 动量梯度下降算法。（3）Adagrad算法: 学习率与参数更新频率...
无监督学习-邻域嵌入方法|深度学习（李宏毅）（十八）
一、概述流形学习（Manifold Learning）是指通过从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现降维或者数据可视化。拿地球举例来说就是地球的表面可以认为是一个二维平面被塞到了三维空间中，那么欧氏距离（Euclidean Distance...
无监督学习-词嵌入|深度学习（李宏毅）（七）
一、概述词嵌入（Word Embedding）是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术。在Word Embedding之前，常用的方法有one-hot、n-gram、co-occurrence matrix，但是他们都有各自的缺点。Word Embedding是一种无监督的方...
深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/226声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为...
基于神经网络嵌入的推荐系统：利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统
深度学习应用甚广，在诸多方面的表现，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。以前，你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影，但如今，我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。本文将利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统。 该推荐系统基于假设：链接到类似的维基百科页面的书籍彼此...
实体嵌入(向量化)：用深度学习处理结构化数据
嵌入源自于NLP（word2vec）中的单词学习，上图来自Aylien 本博文将涉及机器学习中两个重复出现的问题：第一个问题是深度学习在图像和文本中都有较好的表现，我们又如何将其用于表格数据？其次，在构建机器学习模型时，你必须始终问自己一个问题：将如何处理数据集中的分类变量？令人惊讶的是，我们可以用...
97.5%准确率的深度学习中文分词（字嵌入+Bi-LSTM+CRF）
摘要 深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。 本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民日报语料上取得97.5%的准确率。模型基本是参考论文：http://www.aclweb.org/anthology/N...
[译] 深度学习系列 4: 为什么你需要使用嵌入层
本文讲的是[译] 深度学习系列 4: 为什么你需要使用嵌入层， 原文地址：Deep Learning 4: Why You Need to Start Using Embedding Layers 原文作者：Rutger Ruizendaal 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.co...
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...
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