深度學(xué)習(xí)在這兩年的發(fā)展可謂是突飛猛進(jìn)萝风，為了提升模型性能可免，模型的參數(shù)量變得越來(lái)越多蔼水，模型自身也變得越來(lái)越大。在圖像領(lǐng)域中基于Resnet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型沙峻，不斷延伸著網(wǎng)絡(luò)深度益涧。...
發(fā)簡(jiǎn)信
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知識(shí)蒸餾（Knowledge Distilling）红符，讓你的模型輕裝上陣——keras 實(shí)戰(zhàn) -
史上最全的cnn參數(shù)計(jì)算詳解廢話不多說(shuō), 直接上示例 1. 前戲 卷積前后大小變化示例 現(xiàn)實(shí)中的例子 featural金字塔 cnn內(nèi)部可視化 filter, activation map可視化 cnn...
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旅行，最試得出一個(gè)人的品性之前院崇，在讀《圍城》的時(shí)候肆氓，記得趙辛梅說(shuō)過(guò)一句話：“旅行，最試得出一個(gè)人的品性底瓣⌒痪荆” 我對(duì)這句話印象極為深刻。 在趙辛楣和方鴻漸等人收到三閭大學(xué)校長(zhǎng)的邀請(qǐng)信后，一行人從上海出發(fā)前...
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NLP第17課：基于 CRF 的中文句法依存分析模型實(shí)現(xiàn)
句法分析是自然語(yǔ)言處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一拨扶，其基本任務(wù)是確定句子的句法結(jié)構(gòu)或者句子中詞匯之間的依存關(guān)系凳鬓。主要包括兩方面的內(nèi)容，一是確定語(yǔ)言的語(yǔ)法體系患民，即對(duì)語(yǔ)言中合法句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)...
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深度學(xué)習(xí)中的多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-task learning)——keras實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-task learning)簡(jiǎn)介 多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-task learning)是遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）的一種缩举，而遷移學(xué)...
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推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)之FM（Factorization Machine）算法——keras算法練習(xí)（4）筆者在之前的文章中介紹過(guò)使用keras搭建一個(gè)基于矩陣分解的推薦系統(tǒng),而那篇文章所介紹的方法可能只是一個(gè)龐大推薦系統(tǒng)中的一小環(huán)節(jié)。而對(duì)于工業(yè)級(jí)別的推薦系統(tǒng)匹颤，面對(duì)極其龐大的產(chǎn)品...
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深度學(xué)習(xí)模型處理多標(biāo)簽（multi_label）分類任務(wù)——keras實(shí)戰(zhàn)最近在讀論文的的過(guò)程中接觸到多標(biāo)簽分類(multi-label classification)的任務(wù)仅孩，必須要強(qiáng)調(diào)的是多標(biāo)簽（multi-label）分類任務(wù) 和 多分類(mu...
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Attention is all your need 谷歌的超強(qiáng)特征提取網(wǎng)絡(luò)——Transformer過(guò)年放了七天假，每年第一件事就是立一個(gè)flag——希望今年除了能夠?qū)⒓夹g(shù)學(xué)扎實(shí)之外印蓖，還希望能夠?qū)⑺鶎W(xué)能夠用來(lái)造福社會(huì)杠氢，好像flag立得有點(diǎn)大了。沒(méi)關(guān)系另伍，套用一句電影臺(tái)詞為自己...
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知識(shí)圖譜關(guān)系抽取之PCNN——tensorflow實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜（ Knowledge Graph）以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念鼻百、實(shí)體及其關(guān)系，將互聯(lián)網(wǎng)的信息表達(dá)成更接近人類認(rèn)知世界的形式摆尝，提供了一種更好地組織温艇、管理和理解互聯(lián)...
