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动手学深度学习

【动手学深度学习】softmax回归

本节讲述用tensorflow2实现sofrmax回归。 依然是一个很基础的版本,没有防止过拟合措施 阅读更多…

由admin,5 年 前
动手学深度学习

【动手学深度学习】线性回归

本节讲述用tensorflow2实现线性回归。 算法讲解及基础实现见【吴恩达机器学习——线性回归】 阅读更多…

由admin,5 年 前
Bert 翻译搬运

【深度学习】BERT的使用

在过去的几年,在语言处理方向的机器学习模型取得了飞快的进步,这些成果已经不再仅仅是停留在实验室阶段, 阅读更多…

由admin,5 年 前
Bert 翻译搬运

【深度学习】BERT

2018年是机器学习模型处理文本(更准确的说是自然语言处理,NLP)的转折点。我们对于如何以最佳方式 阅读更多…

由admin,5 年 前
Bert 翻译搬运

【深度学习】Transformer

在上一篇文章中,我们了解了注意力——这是一种在现代深度学习模型中普遍存在的一种方法。注意力机制是一个 阅读更多…

由admin,5 年 前
深度学习基础 翻译搬运

【深度学习】词嵌入

词嵌入的主要思想是将文本转换为数字。 这种转换是必要的,因为许多机器学习算法(包括深度网络)需要它们 阅读更多…

由admin,5 年 前
深度学习基础 翻译搬运

【深度学习】带注意力机制的seq2seq

Sequence-to- Sequence 模型是一个深度学习模型,它能够成功完成例如机器翻译、文本 阅读更多…

由admin,5 年 前
算法

【LeetCode】*0174 地下城游戏

https://leetcode-cn.com/problems/dungeon-game/ # – 阅读更多…

由admin,5 年 前
深度学习

【吴恩达深度学习】序列模型和注意力机制

吴恩达深度学习第五课 第三周 序列模型和注意力机制 1.Seq2Seq seq2seq模型就是编码- 阅读更多…

由admin,5 年 前
深度学习

【吴恩达深度学习】自然语言处理与词嵌入

吴恩达深度学习第五课第二周 自然语言处理与词嵌入 1.词汇表征 之前使用的one-hot编码方式,没 阅读更多…

由admin,5 年 前

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