參考資料： CNN中常用的四種卷積詳解[https://cloud.tencent.com/developer/article/1624813] 1沧卢、什么是卷積 卷積是在特征...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
-
[網(wǎng)絡(luò)層]什么是卷積 -
Faster RCNN 算法_面試版參考鏈接： Faster RCNN 學(xué)習(xí)筆記[https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html]：https://www.cnb...
-
［CV］吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記
1.為什么使用卷積核 ① 參數(shù)共享 減少參數(shù)量 ②稀疏連接 提高抽取特征的健壯性 2年局、網(wǎng)絡(luò)的平移不變性是基于卷積核而具有的特性 3审葬、 1 × 1 卷積的作用是對通道數(shù)進(jìn)行降維...
-
產(chǎn)品 | 知識圖譜落地應(yīng)用：智能問答[ 相關(guān)筆記 ] 產(chǎn)品 | 知識圖譜落地應(yīng)用：搜索 產(chǎn)品 | 知識圖譜落地應(yīng)用：推薦 產(chǎn)品 | 知識圖譜落地應(yīng)用：金融投資領(lǐng)域 前面兩篇分別介紹了知識圖譜在搜索和推薦中的應(yīng)用...
-
BiLSTM CRF 模型代碼實(shí)踐過程中的記錄
1亡鼠、一個適當(dāng)?shù)?embedding_size 可以加速模型的運(yùn)行速度 當(dāng)將 embedding_size 的大小由 30 改為 100 的時候，可以明顯感覺到運(yùn)行速度增加了幾...
-
（四）序列標(biāo)注——實(shí)體識別LSTM-CRF（上）在做這個任務(wù)的時候是17年的9月份源祈，當(dāng)時是在一家金融公司實(shí)習(xí)做基于大量金融數(shù)據(jù)（年報榆苞，研報）的中文實(shí)體識別任務(wù)，用的模型就是LSTM-CRF模型羹铅，這是一個比較簡單經(jīng)典...
-
Attention 機(jī)制的相關(guān)疑問及其解答1、Attention 機(jī)制可以并行運(yùn)算嗎焊切？如果可以扮授，那原因是什么？如果不可以专肪，那原因是什么刹勃？ 在 Encoder 部分： 在 Attention 層與層之間不可以并行，因為...
-
比較全的NLP參考資源
NLP 自然語言處理（Natural Language Processing）是深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一嚎尤。 教程 http://cs224d.stanford.edu/ C...
