10 寒小阳

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对机器学习/数据挖掘/算法感兴趣,并从事相关工作。『我们是一群热爱机器学习,喜欢交流分享的小伙伴,希望通过“ML学分计划”交流机器学习相关的知识,认识更多的朋友。Q_Q群号 : 2000人群169492443(已满), 2000人群564538990(已满), 2000人群285273721,从业和研究人员请加群472059892,欢迎加入获取资料,分享和讨论相关知识』

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NLP系列(10)_词向量之图解Word2vec

审校:龙心尘作者:JayAlammar编译:张秋玥、毅航、高延https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/89077048原文链接:https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/嵌入(embedding)是机器学习中最迷人的想法之一。如果你曾经使用Siri、Google...

2019-04-08 09:58:35

NLP系列(9)_深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制

大数据文摘与百度NLP联合出品作者:Damien Sileo审校:百度NLP、龙心尘编译:张驰、毅航https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/89058309原文链接:https://medium.com/synapse-dev/understanding-bert-transformer-attention-isnt-a...

2019-04-08 09:56:43

NLP系列(8)_用可视化解构BERT,从上亿参数中提取出的6种直观模式

大数据文摘联合百度NLP出品审校:百度NLP、龙心尘编译:Andy,张驰来源:towardsdatascience.comhttps://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/89036531编者按: 深度神经网络的超强有效性一直让人疑惑。经典论文《可视化与理解CNN》(Visualizing and Understanding Con...

2019-04-08 09:54:32

NLP系列(7)_Transformer详解

审校:百度NLP、龙心尘翻译:张驰、毅航、Conrad原作者:JayAlammar原链接:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型...

2019-01-20 11:29:23

NLP系列(6)_从NLP反作弊技术看马蜂窝注水事件

作者: 龙心尘时间:2018年11月出处:https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/84205459按:本文基于网易云课堂公开课分享内容整理补充完成。感谢志愿者july同学的贡献。10月21日,朋友圈被一篇名为《估值175亿的旅游独角兽,是一座僵尸和水军构成的鬼城?》的文章刷屏。文章作者小声比比指控在线旅游网站马蜂窝存在点评大...

2018-11-18 22:06:00

从FM推演各深度学习CTR预估模型(附代码)

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2018年7月。 出处:https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/81031736 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/? 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处。本文代码部分参考了lambda等同学的tens...

2018-07-13 15:13:47

全球名校课程作业分享系列(11)--斯坦福CS231n之生成对抗网络

课程作业原地址:CS231n Assignment 3 作业及整理:@邓姸蕾 && @Molly && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79316554引言CS231N到目前位置,所有对神经网络的应用都是判别式模型,给定一个输入,训练产生一个...

2018-02-12 14:23:23

全球名校课程作业分享系列(10)--斯坦福CS231n之Network visualization

课程作业原地址:CS231n Assignment 3 作业及整理:@邓姸蕾 && @Molly && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79316525引言在这份Notebook里面我们会来探索图像梯度对于生成新图片的用法。当训练模型的时...

2018-02-12 14:20:18

全球名校课程作业分享系列(9)--斯坦福CS231n之RNN与计算机看图说话

课程作业原地址:CS231n Assignment 3 作业及整理:@张礼俊 && @Molly && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/793164111. 问题背景在问题1里,我们要训练一个循环神经网络(Recurrent neural n...

2018-02-12 14:05:12

全球名校课程作业分享系列(8)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之tensorflow实践

课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:@邓妍蕾 && @郭承坤 && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79278930在前面的作业中你已经写了很多代码来实现很多的神经网络功能。Dropout, Batch Norm 和 2D卷积是深度学习在计算机

2018-02-07 13:07:25

全球名校课程作业分享系列(7)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之基于cifar10的卷积神经网络实践

课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:@张铮 && @郭承坤 && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79278917问题描述:使用IPython Notebook(现版本为jupyter notebook,如果安装anaconda完整版会内置

2018-02-07 13:04:27

全球名校课程作业分享系列(6)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之神经网络细解与优化尝试

课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:编写:@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳 时间:2018年2月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79278882待折腾的数据集关于神经网络你起码应该知道的所谓的前向传播一个神经元的本事强大的层状神经元不废话了看代码

2018-02-07 12:58:12

全球名校课程作业分享系列(5)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之特征抽取与图像分类提升

课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:@邓妍蕾 && @Molly && @寒小阳 时间:2018年1月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/791400840.前言我们已经看到,通过用输入图像的像素训练的线性分类器对图像的分类问题已经取得了不错的结果。在这个练习中我们会用对图像像素

2018-01-23 15:11:33

全球名校课程作业分享系列(4)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之双层神经网络完成图像多分类

课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:@林凡莉 && @Molly && @寒小阳 时间:2018年1月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/791393951 任务在这个练习里,我们将实现一个完全连接的神经网络分类器,然后用CIFAR-10数据集进行测试。2 知识点

2018-01-23 14:28:56

全球名校课程作业分享系列(3)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之softmax图像多分类

课程作业原地址:CS231nAssignment1作业及整理:@林凡莉&&@Molly&&@寒小阳时间:2018年1月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/791383521.任务这次练习跟SVM练习类似。你将完成下面的任务:通过矩阵运算为Softmax分类器实现一个损失函数为这个损

2018-01-23 13:06:58

全球名校课程作业分享系列(2)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之SVM图像分类

课程作业原地址:CS231n Assignment 1 作业及整理:@谭斌 && @Molly && @寒小阳 时间:2018年1月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565任务背景 用支持向量机(SVM)的方法去完成图像识别多分类的任务完成一个基于SVM的全向量化损失函数 完成解析

2018-01-23 12:58:12

全球名校课程作业分享系列(1)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之KNN

课程作业原地址:CS231nAssignment1作业及整理:@郭承坤&&@Molly&&@寒小阳时间:2018年1月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79138352任务背景用K最近邻的方法去完成图像识别的任务代码环境python3.6.1(anaconda4.

2018-01-23 12:49:17

机器学习系列(23)_SVM碎碎念part6:对偶和拉格朗日乘子

原文地址:SVM - Understanding the math - duality-lagrange-multipliers/ by Brandon Amos 感谢参与翻译同学:@Fox && @程超 && @吕征达 时间:2018年1月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转

2018-01-16 22:44:46

机器学习系列(22)_SVM碎碎念part5:凸函数与优化

原文地址:SVM - Understanding the math - convex-functions/ by Brandon Amos 感谢参与翻译同学:@程亚雄 && @张蒙 && @jozee 时间:2018年1月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系寒小阳 (h

2018-01-16 22:42:50

机器学习系列(21)_SVM碎碎念part4:无约束最小化问题

原文地址:SVM - Understanding the math - Unconstrained minimization by Alexandre KOWALCZYK 感谢参与翻译同学:@田苗苗 && @樊睿 && @jozee 时间:2018年1月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:

2018-01-16 21:39:21

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