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Getting NLP ready for Business
原文链接：链接，要翻墙 在NLP被Deep learning占领之前，它都在一些传统任务上有缓慢但是平稳的发展。例如POS tagging词性标...
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Batch normalization和weight normalization
https://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/72518331 刚开始做实验就想把看到的都应用上...
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CS231N Lecture14: Reinforcement Learning
强化学习：Agent与Environment之间交互，Agent发起一个Action，环境会给出一个reward。目标是如何执行action才能...
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CS231N Lecture13: Generative Models无监督学习的举例：1. K-means，2. PCA主成分分析（Principal Component Analysis，降维Dimension...
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CS231N 学习笔记 Lectore11&12:Dectection and segmentation开始学生问了一个问题，怎么在训练的时候增加一层，这个老师说了两个论文，一个是Lan Goodfellow的Net2Net，还有一个是微软的网络形...
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CS231N Lecture10: RNN过去的模型都是一对一的。 一对多应用于image captioning。 many-to-one模型，应用于情感分类。 many-to-many...
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CS231N Lecture9: CNN Architectures1. LeNet-5 2. AlexNet （图中第一层的输出被分为了两部分，因为作者在做实验使用GTX580，放不下这么大的网络，所以用了两个...
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CS231N 学习笔记 Lecture8 框架使用pytorch和tensorflow构建动态图时的区别： pytorch可以像python一样控制，而tensorflow需要使用特定的条件控制...
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CS231N 学习笔记 Lecture7 训练神经网络权重初始化需要注意的有： 1. Fancier optimization 随机梯度下降的问题： 损失在一个方向很敏感，另一个方向的改变很小！ 锯...
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