发简信
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精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall）转自http://blog.csdn.net/gagalaha/article/details/51327083 在模式识别中，我们经常会使用到...
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tensorflow-符号编程
编程模式通常分为命令式编程（imperative style programs）和符号式编程（symbolic style programs）。...
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表示学习、迁移学习、多任务学习
迁移学习 【提出背景】在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（di...
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R-NET: 基于深度神经网络的端到端系统（微软亚洲研究院-阅读理解）为了研究机器阅读理解的问题，包括韦福如和杨南等在内的研究团队试图去建模人做阅读理解的过程。他们采用了R-NET，一个多层的网络结构，分别从四个层...
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NLP中的知识获取问题
NLP中知识获取的三要素： 需要利用知识帮助机器去做“约束”，自然语言处理中的知识大体上可以分为两类：一类是显性知识，一类是隐性知识。显性知识主...
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Linux常用命令
Linux常用命令 sudo -i 获取管理员权限 ls -l 列出当前目录下所有文件 ssh root@180.76.244.75 登陆...
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神经网络优化算法的选择
SGD：随机梯度下降 SGD+Momentum: 基于动量的SGD（在SGD基础上做过优化） SGD+Nesterov+Momentum：基于动...
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Tensorflow：实战Google深度学习框架（摘抄）
一旦解决了数据表达和特征提取，很多人工智能任务也就解决了90%。 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这...
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深度学习的本质
深度学习，其实质就是使用深度神经网络拟合数据与标签之间的复杂非线性关系。 初始输入向量，隐含了图像、语音、文本等的特征，这样通过数值来刻画特征是...