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自己动手玩转深度学习项目

自从2012年AlexNet网络在ImageNet挑战赛上取得巨大成功之后,计算机视觉和深度学习等领域再一次迎来研究热潮。计算机视觉,从字面意义上理解就是让计算机等机器也具备人类视觉,研究让机器进行图像分类、目标检测等。在这近十年里,该领域取得的成就让人大吃一惊,有些研究已经超越了人类的表现水平。对于想入门或者从事深度学习领域的工作者而言,一般是从计算机视觉入手,网上有很多资料去介绍理论方面的知识,进行相应的实践也必不可少。本文总结一些在计算机视觉和深度学习领域的一些实践项目,供读者针对自己的感兴趣点挑选并实践。如果不熟悉上述术语,可以从下面的文章中了解更多的相关信息: 一份“新奇”的深度学习介绍 两个月探索深度学习和计算机视觉 从神经科学到计算机视觉 Andrew Ng在Coursera上的计算机视觉课程 下面进行正文介绍: 1.使用Ope

Hanlp自然语言处理工具之词法分析器

本章是接前两篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》和《基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架》的。本系统将同时进行中文分词、词性标注与命名实体识别3个任务的子系统称为“词法分析器”。 加载 对应的类为PerceptronLexicalAnalyzer,其构造方法为递增的3个模型地址: l public PerceptronLexicalAnalyzer(String cwsModelFile) throws IOException l public PerceptronLexicalAnalyzer(String cwsModelFile, String posModelFile) throws IOException l public PerceptronLexicalAnalyzer(String cwsModelFile, String posModelFile, String nerModelFile) throws IOException 用户根据自己要进行的任务,训练3个模型中的任意个数,然后灵活传入此类构造即可。此处假设训练了3个模型,那么传入这3...

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