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RSS订阅原创 情感分类 doc2vec vs. word2vec
情感分类 doc2vec vs. word2vec本文用gensim实践doc2vec，并与word2vec均值得到的词向量 在IMDB数据集情感分类任务中进行比较。完整代码见 https://github.com/FlyingLittlePigJoy/word_embedding由分析结果可知：在此情感分类数据集中（数据来源于参考博客），doc2vec对文档内容或情绪的表示效果还是很不错的。参考博
2017-10-17 14:15:13
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原创 LSTM结构理解与python实现
LSTM结构理解与python实现上篇博客中提到，简单的RNN结构求解过程中易发生梯度消失或梯度爆炸问题，从而使得较长时间的序列依赖问题无法得到解决，其中一种越来越广泛使用的解决方法就是 Long Short Term Memory network (LSTM)。本文对LSTM做一个简单的介绍，并用python实现单隐藏层LSTM，用于对文本的预测。
2017-05-15 21:21:24
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原创 反向传播(BPTT)与循环神经网络(RNN)文本预测
反向传播(BPTT)与RNN文本预测实战本文介绍简单Recurrent Neural Networks(RNN)的基本训练算法BACKPROPAGATION THROUGH TIME (BPTT)，并用 python2.7 实现RNN的文本预测。
2017-05-10 22:14:24
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翻译 RNN简介
RNN简介最近由于工作需要，看了一些RNN (Recurrent Neural Networks )的相关资料，对RNN多少有了一些了解。发现一个绝佳的RNN入门tutorial，顺手记录下来。参考博客地址：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/1、什么
2017-05-02 20:12:03
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原创 tensorflow实现文本分类
Tensorflow文本分类练习初学tensorflow，借鉴了很多别人的经验，参考博客对评论分类(感谢博主的一系列好文)，本人也尝试着实现了对文本数据的分类。1、数据这里借用此博客提供的负类数据和正类数据对程序进行验证(再次感谢此博主)。这些数据的每一个样本是对电影的正面或负面的评价。2、nltk包的安装和使用对文本数据进行处理，需要借助自然语言处理包NLTK (Natural Language
2017-05-01 23:03:39
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原创 初识Tensorflow1.0
初识Tensorflow1. Ubuntu16.04下Tensorflow 1.0的安装Tensorflow官方网站 中介绍了Tensorflow多种安装方法，包括基于 Docker 、基于 VirtualEnv 、基于源代码安装、基于二进制包在线安装等方法。最初参照官方教程尝试了源码安装，下载各种依赖包花费数小时才成功；后来试了一下pip在线安装，才发现原来安装tensorflow可以分分钟搞定有
2017-05-01 22:21:26
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空空如也
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