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不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到正确的打开方式

〇、序 之前一段时间,在结合深度学习做 NLP 的时候一直有思考一些问题,其中有一个问题算是最核心一个:究竟深度网络是怎么做到让各种 NLP 任务解决地如何完美呢?到底我的数据在 NN 中发什么了什么呢? 并且,不少的 terms like: 词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove 等等,这一锅粥的名词术语分别代表什么,他们具体的关系是什么,他们是否处于平级关系? 出于对知识结构追求完整梳理的强迫症的老毛病,于是不停地查资料、思考、keep revolving…… 然后就感觉有一点小进展了。想到,不如将个人对其的理解,无论对错,先拿出来跟peer分享下,或许能交换出更有意义的东西呢? 整篇文章的构架是按照属于概念在逻辑上的先后大小顺序,一层一层一级一级地往下剖析、比较、说明。 另外说明下,here整

深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析 | 硬创公开课预告

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是人工神经网络的重要分支,目前已经成为语音和图像识别领域的一大研究热点。特别是在图像识别领域,由于其特有的权值共享网络结构,大大降低了模型复杂度,减少了权值数量,因此可以直接将多维图像作为输入数据展开训练,有效避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。 逐本溯源,卷积结构最早出现于 1984 年的神经认知机(NeoCognitron)。发展到 1998 年,诞生了第一代经典卷积神经网络 LeNet,但随着支持向量机 SVM(Support Vector Machine)的出现,卷积神经网络一度归于沉寂。后来,随着 ReLu(Rectified Linear Units)和 Dropout 等激活函数的提出,以及 GPU 和大数据带来的历史机遇,卷积神经

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