工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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传统的强化学习算法具有很强的决策能力，但难以用于高维空间任务中，需要结合深度学习的高感知能力，因此延展出深度强化学习，最经典的就是DQN(Deep Q-Learning)。 DQN 2013 DQN的主要思想是训练CNN拟合出Q-Learning算法，以此让智能体在复杂的RL环境中从原始视频数据学到 ...
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2020-11-06 01:12:42
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谷歌视频推荐多任务排序模型——MMoE 被包养的程序猿丶 ? 哈尔滨工业大学 信息与通信工程硕士 35 人赞同了该文章 一、创新点 1、论文针对工业界视频推荐领域提供了一种端到端的大规模多目标排序模型 2、引入MMoE模型（对MoE模型的扩展）来提升系统的排序效果 3、采用类似Wide&Deep的架 ...
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2020-11-01 21:26:30
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案例：Slot Filling Feedforward Network Input: word vector Output: word属于每个slot的概率 问题：无法使用前文的信息，可能造成误判 解决：在NN中引入Memory，使NN能够记住前文的信息，即RNN word → vector 1-o ...
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2020-11-01 09:29:51
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如何评价 On Unifying Deep Generative Models 这篇 paper? [1706.00550] On Unifying Deep Generative Models Supplementary materials: http://www.cs.cmu.edu/~zhit ...
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2020-10-24 09:56:31
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TL;DR Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）可为基于CNN的模型的决策生成”视觉解释“。使用任何目标概念的梯度（例如“狗”甚至是字幕的logits），流入最终的卷积层，以生成一个粗略的局部化图，突出显示了图像中用于预测此概念的区 ...
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Web程序 时间：
2020-10-21 20:48:54
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语音识别中的End2End模型: CTC, RNN-T与LAS 马上科普 领先的人工智能知识平台 已关注 自动语音识别(Automatic Speech Recognition，简称ASR)是一项将机器学习与实际需要紧密结合的领域，应用场景如语音助手，聊天机器人，客服等等。今天就来比较一下比较流行的 ...
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2020-10-20 16:36:30
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利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 上一节我们利用了RNN（GRU）对中文文本进行了分类，本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类。 数据处理还是没有变，只是换了个模型，代码如下： # coding: ut ...
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2020-10-19 23:06:35
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目录 （Remote Sensiong）综述：3D点云深度学习 Review: deep learning on 3D point clouds Saifullahi Aminu Bello 1;2, Shangshu Yu1, Cheng Wang1, Senior Member, IEEE 1F ...
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2020-10-19 22:43:21
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HyperLPR车牌识别项目代码解读 High Accuracy Chinese Plate Recognition Framework, This research aims at simply developping plate recognition project based on deep ...
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2020-10-12 20:13:48
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