12 蜡笔大龙猫

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Google Colab使用教程

简介Google Colaboratory是谷歌开放的云服务平台,提供免费的CPU、GPU和TPU服务器。目前深度学习在图像和文本上的应用越来越多,不断有新的模型、新的算法获得更好的效果,然而,一方面对资源的要求越来越高,另一方面很多开源的模型在国内无法使用。例如,前段时间研究的图片风格快速转换中用到的模型训练,在GPU上运行需要4个多小时,在CPU上无法想象。再者,tensorflow-hu...

2019-02-01 15:48:50

图片风格快速转换的简单web实现

图片风格快速转换的简单web实现图片风格转换,是指利用深度学习算法学习某种风格图片的特征,将其应用到另一张图片中,合成新风格的图片,目前技术较为成熟,github上有很多有趣的项目与应用。本项目核心代码基于fast-neural-style-tensorflow,在此基础上,添加了简单的flask框架,实现了页面上传图片,选择转换风格,生成转换图片并展示的流程。项目的介绍、配置与部署见Git...

2019-01-29 10:57:02

CS224D 课程学习笔记 L06

Lecture 6. Neural Tips and TricksLecture 6主要介绍了深度学习应用的一些小技巧,例如多任务训练、梯度检测、正则化、多种激活函数、参数初始化、学习速率等。文章目录Lecture 6. Neural Tips and Tricks多任务学习(也叫权重共享)梯度检测正则化非线性神经元SigmoidTanhHard TanhSoft signReLuLeaky...

2019-01-12 22:42:03

CS224D 课程学习笔记 L05

Lecture 5. Neural Networks这节课我们将要学习神经网络。教授本节课slides是按照单层神经网络的前向计算、损失函数、后向计算,两层神经网络的前向计算,损失函数,后向计算两个方面来讲解以及推导梯度公式。notes III是按照神经元、单层神经网络、最大间隔目标函数、元素级别的后向传播训练、向量级别的后向传播训练这些神经网络的基础来讲解。因为本章的Back Propagat...

2019-01-06 17:52:49

CS224D 课程学习笔记 L04

Lecture 4. Word Window Classification我们在上节课快结束的时候提到了窗口分类,Lecture 3这节课更详细的介绍了常用分类的背景、窗口分类、更新词向量以实现分类,交叉熵推导经验等,课程的最后5分钟教授简单的介绍了单层神经网络,这部分笔记放在第五节课中。文章目录Lecture 4. Word Window Classification分类背景知识词向量用于窗...

2018-12-24 19:51:18

BERT文本分类使用指南

本文档介绍了如何使用BERT实现多类别文本分类任务,适合稍微了解BERT和文本分类的同学参考。(一) 下载首先,在github上clone谷歌的BERT项目,或者直接下载。项目地址然后,下载中文预训练模型,地址(二) 环境准备tensorflow >= 1.11.0注意:在GPU上运行Tensorflow,需要CUDA版本和Tensorflow版本的对应。比如Tensorfl...

2018-12-21 16:19:27

CS224D 课程学习笔记 L03

Lecture 3. More Word VectorsLecture 3 这节课首先复习了上节课学到的word2vec模型,以及使用梯度下降和SGD优化参数,然后介绍了词向量的内部评测和外部评测,参数对于类比评测任务的影响,处理词义的模糊性和窗口分类等。文章目录Lecture 3. More Word Vectors梯度的更新词向量的评测内部评测 vs 外部评测内部评测示例:词向量的类比内部...

2018-12-16 18:42:14

CS224D 课程学习笔记 L02

Lecture 2 主要介绍了传统的共现矩阵生成词向量方法和迭代生成词向量的方法,例如word2vec和Glove。文章目录Word Vectorsone-hot vector共现矩阵共现矩阵存在的问题SVDSVD存在的问题word2vec*word2vec的神奇之处*Glove几种得到词向量方法的对比Iteration Based Method一元、二元语言模型CBOWSkip-gramNeg...

2018-12-09 19:49:42

CS224D 课程学习笔记 L01

Stanford CS224D 课程学习笔记 L01Lecture 1. Intro to NLP and Deep Learning教学大纲知识背景NLP是什么?NLP LevelsNLP应用为什么NLP困难?Deep Learning是什么?探索DL的原因NLP的典型应用Lecture 1. Intro to NLP and Deep Learning​邮箱:houlisha1987@12...

2018-12-02 22:14:33

《知识图谱的系统工程观》笔记

最近也学习知识图谱的一些知识,看到这篇文章讲的很详细,做了一篇学习笔记,分享出来!附件是这篇笔记的思维导图,仅供参考!附:链接:https://pan.baidu.com/s/1NJnT8vW6JbAtP16S31QccA      提取码:pysi  ...

2018-11-26 13:48:26

我从远方带着诗回来,回归眼前的苟且

时隔一年半,再一次回到曾经天天打开的CSDN,发现新页面改版很大,有点不习惯了。看到自己曾经写的文章,不管是原创的,转载的还是收藏的,回想起来坐在电脑前认真的编辑markdown的自己,居然有一丝丝的感动,感谢自己曾经那么努力,感谢自己之前的付出。最后一篇博客还是去年2月份写的,其实去年上半年我也写了一些文章,还没有来得及分享到这里。下半年换了新领导,工作内容也骤然变多,加上怀孕了精力有限...

2018-11-19 10:17:20

文本分类算法--朴素贝叶斯

贝叶斯定理贝叶斯定理用公式表示:p(Y|X)=P(X|Y)P(Y)p(X)p(Y|X) = \frac{P(X|Y)P(Y)}{p(X)}其中,p(Y)p(Y)是先验概率,P(Y|X)P(Y|X)是后验概率,也就是要求的概率。朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯分类算法是一种生成模型。训练的过程是学习联合概率分布p(x,y)p(x, y),预测的时候使用贝叶斯法则计算条件概率p(y|x)p(y|x),选择条

2017-02-21 11:33:30

开源项目kcws代码分析--基于深度学习的分词技术

分词原理本小节内容参考待字闺中的两篇博文:97.5%准确率的深度学习中文分词(字嵌入+Bi-LSTM+CRF)如何深度理解Koth的深度分词?简单的说,kcws的分词原理就是:对语料进行处理,使用word2vec对语料的字进行嵌入,每个字特征为50维。得到字嵌入后,用字嵌入特征喂给双向LSTM, 对输出的隐层加一个线性层,然后加一个CRF就得到本文实现的模型。于最优化方法,文本语言模型类

2016-12-01 18:01:09

关键词提取综述

关键词提取综述本文资料来自于一篇2014年的论文Automatic Keyphrase Extraction:A Survey of the State of the Art主要选取提取关键词算法的部分,不涉及评价以及数据集等。关键词提取一般有两个阶段,第一阶段是生成关键词候选集,第二阶段是采用监督学习或者非监督学习算法来选择关键词。1. 生成关键词候选集(1). 去除停用词 (2). 只提取指定

2016-11-18 17:33:31

word2vec算法分析

占坑

2016-11-18 17:32:16

学习笔记:Deep Learning(四)循环神经网络

循环神经网络RNN(Recurrent Network)深度学习面临的两个问题: 1. 补偿出现的词通常更有代表意义,更有利于分类,例如“视网膜病变”,这类词很少很少出现。 2. 用不同的词表达相同的意思,例如“cat”和“kitty”,词具有模糊语义。监督学习需要大量带标注的训练数据,现实中带标注数据不多,所以我们考虑非监督学习。深度学习一个重要的理念是:相似的文本往往出现在相似的环境中根据在

2016-11-18 17:30:41

学习笔记:Deep Learning(三)卷积神经网络

卷积神经网络CNN(Convlutional Network)平移不变形*translate invariance,位置不同内容不变。权重共享*可以实现平移不变性,当两种输入可以获得同样的信息的时候,则应该共享权重,并利用这些输入共同训练权重。评议不变形和权重共享的思想,使得我们可以用卷积神经网络研究图片,循环神经网络研究文本和序列。概念CNN是一种在空间上共享参数的神经网络,它对图片处理过程如下图

2016-11-16 15:57:40

学习笔记:Deep Learning(二)深度神经网络以及正则化

深度神经网络以及正则化前面我们介绍了简单的线性模型,但是它仍有局限性,接下来介绍非线性模型。首先介绍,偷懒的工程师最喜欢的非线性模型ReLU(Rectified Linear Units)ReLUReLU的函数形式为: f(x)=max(0,x)f(x) = max(0, x)它的导数也非常简单,小于0的时候,导数为0,大于0的时候,导数为1。用ReLU在前面的逻辑分类器的基础上构建简单的非线性模

2016-11-01 17:29:52

学习笔记:Deep Learning(一)入门

学习笔记:Deep Learning学习资料:优达学院课程《Deep Learning》,Google首席科学家Vincent Vanhoucke讲解视频。下文的大部分内容,我会按照课程分享,也会加上自己的理解。学习笔记Deep Learning从机器学习到深度学习softmax functionone-hot编码cross entropy交叉熵multinomial logistic分类

2016-10-31 15:56:04

mac OS安装postgreSQL和psycopg的坑

最近参加baojie老师的知识图谱学习小组,需要安装PostgreSQL实践一下,因此在mac上安装PostgreSQL数据库和python的psycopg2包,踩了很多坑,特此记录一下。版本python 2.7 (假设已经安装)mac OS 10.9PostgresSQL 9.4.8psycopg2 2.6.2其他需要安装的工具下文再讲。步骤1、安装PostgreSQL之所以先安装Pos

2016-06-27 22:08:48

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