文本情感分類 文本分類是自然語言處理的一個常見任務，它把一段不定長的文本序列變換為文本的類別介褥。本節(jié)關(guān)注它的一個子問題：使用文本情感分類來分析文本作者的情緒绅作。這個問題也叫情感分...
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文本分類
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批量歸一化和殘差網(wǎng)絡批量歸一化（BatchNormalization） 對輸入的標準化（淺層模型） 處理后的任意一個特征在數(shù)據(jù)集中所有樣本上的均值為0捶牢、標準差為1僧须。 標準化處理輸入數(shù)據(jù)使各個特征...
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優(yōu)化算法進階
11.6 Momentum 在Section 11.4中怕犁，我們提到哨苛，目標函數(shù)有關(guān)自變量的梯度代表了目標函數(shù)在自變量當前位置下降最快的方向扣甲。因此篮赢，梯度下降也叫作最陡下降（ste...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎
二維卷積層 常用于處理圖像數(shù)據(jù) 二維互相關(guān)運算 二維互相關(guān)（cross-correlation）運算的輸入是一個二維輸入數(shù)組和一個二維核（kernel）數(shù)組，輸出也是一個二維...
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機器翻譯及相關(guān)技術(shù)
機器翻譯（MT）：將一段文本從一種語言自動翻譯為另一種語言琉挖，用神經(jīng)網(wǎng)絡解決這個問題通常稱為神經(jīng)機器翻譯（NMT）启泣。 主要特征：輸出是單詞序列而不是單個單詞。 輸出序列的長度可...
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過擬合欠擬合及其解決方案
訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差（training error）指模型在訓練數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出的誤差示辈，泛化誤差（generalization error）指模型在任意一個測試數(shù)據(jù)樣本...
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線性回歸筆記
數(shù)據(jù)集 在機器學習術(shù)語里寥茫，該數(shù)據(jù)集（收集一系列的真實數(shù)據(jù)，例如多棟房屋的真實售出價格和它們對應的面積和房齡）被稱為訓練數(shù)據(jù)集（training data set）或訓練集（t...