mnist(nn)
mnist(cnn)
text classification(cnn)
專案：tensorflow例項-cnn處理句子相似度
**：multi-perspective sentence similarity modeling with convolutional neural networks
專案：github
**：character-level convolutional networks for text classification
專案：github
文章：understanding lstm networks
專案：github
**：implementation of hierarchical attention networks for document classification
專案：github
**：ask me anything: dynamic memory networks for natural language processing
專案：github
實戰：基於深度學習的大規模多標籤文字分類任務總結
deep neural network(dnn)
convolution neural network(cnn)
recurrent neural network(rnn)以及lstm
recurrent convolution neural network(rcnn)
sequence2sequence(attention)
hierarchical attention networks(han)
dynamic memory networks(dmn)
entitynetwork
[1] 李航nsr**：深度學習nlp的現有優勢與未來挑戰
[2] nlp維基百科
NLP學習筆記 nlp入門介紹
為什麼計算機難以理解人類的自然語言呢？主要是下面6個特性 詞彙量在自然語言中含有很豐富的詞彙，而程式語言中能使用的關鍵字數量是有限的 結構化自然語言是非結構化的，而程式語言是結構化的，例如類和成員。自然語言是線性字串，要分析它，需要用到分詞 命名實體識別 指代消解和關係抽取等。歧義性我們說話含有大量...
Pytorch快速入門一 Tensor
tensor 可以簡單地認為是乙個陣列，且支援高效的科學計算。基礎操作 從儲存角度講，可以分為以下兩類 tensor和numpy的相互轉換。tensor 和numpy共享記憶體，所以互相轉換的速度非常快。這也意味著，如果其中乙個變了，另外乙個也會變。import torch as t a t.one...
推薦，NLP演算法面試總結
凸優化問題相關 二階導為0就是凸函式，凸函式沒有區域性最優，區域性最優即是全域性最優，典型的就是邏輯回歸，凸優化問題可以用簡單的梯度下降達到全域性最優，例如sgd。但是神經網路肯定不是，所以需要更好的優化器去求解，避免陷入區域性最優解，這也是神經網路兩次訓練基本不會得到相同的結果的原因，因為區域性最...