[1]Tom Young, Devamanyu Hazarika, Soujanya Poria, Erik Cambria.Recent Trends 2018. in Deep Learning Based Natural Language Processing. [2]Y. Bengio, R. Ducharme, P. Vincent, and C. Jauvin. 2003. A neural probabilistic language model. [3]R. Collobert, J. Weston, L. Bottou, M. Karl...
能够将词语映射到高维向量空间中，使得语义相似的词语在向量空间中的距离更近，从而有效提升了文本表示的...
深度学习(英语:deep learning)是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行特征学习的算法。2.机器学习和深度学习的区别特征提取:机器学习需要有人工的特征提取的过程。深度学习没有复杂的人工特征提取的过程,特征提取的过程可以通过深度神经网络自动完成。 数据量:深度学习需要大量的训练数据集,会有更高的...
“达观杯”算法大赛很多同学在用传统的方式,包括baseline来做,很多人吐槽baseline好像有点高。但是我们没有做特殊优化,这是最基础的版本,做出来很高说明传统的机器学习还是非常好的,不是Deep learning一统天下。 传统的机器学习,需要构造特征,不同领域定制化程度很高,这个模型A领域用了,B领域几乎要从头再做一遍,没有办...
几乎所有任务都可以拿Deep learning来做，它的适应性和它的广度非常好，例如传统的机器学习做文本分类需要特定的算法，而这个算法不可能做命名实体识别的事情。通过Vector Representationns 进行低纬度连续空间的字词表示 在深度学习在NLP领域火起来之前，最有代表性的一个研究、对每个人影响最大的工作就是Word2Vec，把...
恰恰相反，个人认为，NLP领域之所以没有广泛的推广deep learning，主要原因是其特征相对图像和语音而言，太...
deep learning 的话其实很早就有了,它通过先估计值,通过这个价值函数,再进行一个策略,或者最大化价值函数得到那个策略,很早之前就有一个拟合,是用非线性拟合的方式,去拟合这个价值函数,输入一个函数,就是 Q-value function。 此前的那些用拟合和非拟合工具,存在两个主要的问题,这两个主要的问题,会导致用线性、...
本杂谈分为三个部分。此文为第一部分。 第一部分 第二部分 第三部分 第三部分 这一部分仅仅介绍了一个model,就是在CV领域大名鼎鼎的CNN其它课程大多请的外宾过来讲课,讲得都是DL怎样在实际情况下的应用。 CNN Basic CNN CNN顾名思义倦积神经网络这个model叫倦积神经网络是由于它提取features的方式和倦积有些...
Fig. 2. Rowel Atienza.Introucing Advanced Deep Learning with Keras[3] 可以看到在,在计算得到timestep t时刻的状态ht后,相对于SimpleRNN立即将ht输出到softmax(此处的softmax层并非属于RNN/SimpleRNN里的结构),RNN还对输出进行了进一步处理 ot= V*ht + c,然后再输出到下一步的softmax中。
Deep Learning 中一般用到的词向量并不是刚才提到的用 One-hot Representation 表示的那种很长很长的词向量,而是用 Distributed Representation(不知道这个应该怎么翻译,因为还存在一种叫“Distributional Representation”的表示方法,又是另一个不同的概念)表示的一种低维实数向量。这种向量一般长成这个样子:[0.792, ...