深度学习

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从零开始学自然语言处理(21)—— 强大的长短期记忆网络(LSTM)(下)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(二十)—— 强大的长短期记忆网络(LSTM)(上)我们接着上一章的LSTM结构继续深入分拆其中内容。在LSTM中,包含三个门,分别是输入门、遗忘门、输出门,其中,输入门决定当前时...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:38

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从零开始学自然语言处理(二十)—— 强大的长短期记忆网络(LSTM)(上)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十九)—— 不可不知的循环神经网络(RNN)在上一章中,我们讲到了RNN网络。RNN由于其结构特点,可以将之前的信息带到当前时刻t中,这对于处理自然语言序列问题十分重要,例如我...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:29

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从零开始学自然语言处理(十九)—— 不可不知的循环神经网络(RNN)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十八)—— 如何评价统计语言模型的好坏循环神经网络(RNN)对自然语言处理来说,是非常重要的,包括之后的LSTM等网络结构,都是基于基础RNN变化而来。既然循环神经网络是一种神...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:27

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从零开始学自然语言处理(十八)—— 如何评价统计语言模型的好坏

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十七)—— 统计语言模型(下)在之前的两篇文章中,我们讲解了统计语言模型来计算句子的概率大小,并且讲到了平滑方法。当我们学会计算句子的概率大小后,我们通常会思考,如...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:24

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从零开始学自然语言处理(十七)—— 统计语言模型(下)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十六)—— 统计语言模型(上)在上一章中,我们从语言模型讲到N-gram,并在文末点出了一个N-gram的问题,当训练N-gram的语料库中如果没有出现某种词语组合,导致计算包含这种...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:16

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从零开始学自然语言处理(十六)—— 统计语言模型(上)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十五)—— fasttext-pytorch代码实现在说统计语言模型之前,我们先来看看语言模型是什么。语言模型是描述自然语言规律的数学模型,可以判断一个句子是否合理。比如:“我正在...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:12

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从零开始学自然语言处理(十五)—— fasttext-pytorch代码实现

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十四)——Fasttext原理详解 之前已经介绍过fasttext的基本概念从零开始学自然语言处理(十四)——Fasttext原理详解 ,这里给出实现fasttext的pytorch版本。思想很简...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:09

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从零开始学自然语言处理(十四)——Fasttext原理详解

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十三)——CBOW原理详解fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具,在2016年开源,典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。在当时,它的性能比肩深度学习而且速度更...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 17:05

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从零开始学自然语言处理(十三)——CBOW原理详解

从零开始学自然语言处理(十二)——上下文无关文法在之前的连载中我们用代码实现了word2vec,但并没有详细讲解CBOW的原理,本文手把手带你走入CBOW的算法原理。word2vec是一种将word转为向量的方法,其包含两种算...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 16:56

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从零开始学自然语言处理(十二)——上下文无关文法

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十一)——keras实现textCNN在说上下文无关文法之前,我们来看看形式语言理论,什么是形式语言理论?形式语言理论形式语言理论是用数学方法研究自然语言或者程序设计语言的理...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 16:20

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从零开始学自然语言处理(十一)——keras实现textCNN

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十)—— 最大匹配算法分词“说实在的,理论型的东西,我不太爱看。看得再多,知道是那么回事,但就是写不出来。如果有一个现成的例子让我看一下,我理解得会更快。”所以这次以...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 16:09

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从零开始学自然语言处理(十)—— 最大匹配算法分词

前文传送门:从零开始学自然语言处理(九)—— 依存句法分析最大匹配算法分词是一种基于词典的分词方法。最大匹配算法分为正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法和双向最大匹配算法。正向最大匹配算法正向最大匹配算...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 14:11

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从零开始学自然语言处理(九)—— 依存句法分析

前文传送门:从零开始学自然语言处理(八)—— jieba 黑科技依存句法分析(Dependency Parsing, DP) 是通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。依存句法通过分析语言单位内成分之前的依存关系解释其...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 14:08

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从零开始学自然语言处理(九)—— 依存句法分析

前文传送门:依存句法分析(Dependency Parsing, DP) 是通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。依存句法通过分析语言单位内成分之前的依存关系解释其句法结构,主张句子中核心动词是支配其他成分的...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 11:47

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从零开始学自然语言处理(八)—— jieba 黑科技

前文传送门:从零开始学自然语言处理(七)—— 句法结构分析小编喜欢用 jieba 分词,是因为它操作简单,速度快,而且可以添加自定义词,从而让 jieba 分出你想要分出的词,特别适用于特定场景的中文分词任务。然鹅...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 11:27

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这个不是技术问题,而是研究条件的问题。像用于深度学习研究的语音或者图像都很好找,但是用于深度学习研究的文本语义可就不好造了,这个只能根据用户打字习惯进行学习,具备输入法工具的厂商具备这个研究条件,其次也是因为中文语义教复杂。
这个不是技术问题,而是研究条件的问题。像用于深度学习研究的语音或者图像都很好找,但是用于深度学习研究的文本语义可就不好造了,这个只能根据用户打字习惯进行学习,具备输入法工具的厂商具备这个研究条件,其次也是因为中文语义教复杂。
机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异?  http://www.flybi.net/blog/CNDT87/2609   可以参考下Shadow的博客看看。
机器学习、数据挖掘、人工智能、统计模型这么多概念有何差异?  http://www.flybi.net/blog/CNDT87/2609   可以参考下Shadow的博客看看。
首先,回答问题:请问从零开始入门深度学习到掌握需要多久?难不难?这个看个人的编程基础和学习能力,所以无法直接回答。不过在天善社区你可以关注谢佳标,唐宇迪两位老师的课程与分享,在这两位老师带领下上手速度会比自己蹲图书馆看21天精通XXX要块
 
其次,深度学习分... 显示全部 »
首先,回答问题:请问从零开始入门深度学习到掌握需要多久?难不难?这个看个人的编程基础和学习能力,所以无法直接回答。不过在天善社区你可以关注谢佳标,唐宇迪两位老师的课程与分享,在这两位老师带领下上手速度会比自己蹲图书馆看21天精通XXX要块
 
其次,深度学习分析大数据,不是一个题目,这个题目就像:综合应用加减乘除一样,深度学习是一种方法,要拿来干什么才是最终的题目,比如利用深度学习解决XX问题,所以在选题之前你要先和导师沟通清楚。如果导师没有数据,你还要从基础数据来进行准备,到时候有麻烦的就不止是如何学习深度学习,而是从哪里找一个合适的数据。因为这个是毕业设计题目,有学术要求的,你不能随便找个测试数据集应付了事,毕业设计要有背景,有理论,有应用,总结还得写研究价值与不足之处。
 
再次,我很好奇,既然是毕业设计为什么要从0开始研究啊,现在选题你应该是本科生,这个时候如果没有找到工作可以集中精力找工作,如果已有工作可以集中精力玩,毕业设计本身只是走个过场,文书规范性大于技术实用性。你是否有通过毕业设计的机会达成XXX的想法?如果有,可以放弃了,除了给自己带来更多麻烦以外没有什么帮助,我本科毕业设计是做B2C购物网站(是滴,当年我也是一个码农,我以为自己马上要成为码农了)最后毕业10年都在混市场部,好吧=。=前车之鉴……
参考下这篇博客,看是否有帮助
https://ask.hellobi.com/blog/lovezsr/2340
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Jason_Huang

Jason_Huang 回答了问题 • 2017-05-22 10:21 • 1 个回复 不感兴趣

为什么无法学习

赞同来自:

马上调整好稍等
马上调整好稍等
从我的认知来说,我不对微观的金融市场做预测,因为难度太大了。对于宏观市场,做预测是相对靠谱的。
 
机器学习方法,一个很大的问题是,不懂业务纯找规律,太容易过拟合。如果你已经精通机器学习方法,先去补金融知识,结合起来用才会有效果。
从我的认知来说,我不对微观的金融市场做预测,因为难度太大了。对于宏观市场,做预测是相对靠谱的。
 
机器学习方法,一个很大的问题是,不懂业务纯找规律,太容易过拟合。如果你已经精通机器学习方法,先去补金融知识,结合起来用才会有效果。
语义字典
知网的知识库
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机器学习知识体系(转)

随着2016年Alpha Go在围棋击败李世石,2017年初卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中,打败4名世界顶级德州扑克玩家,这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰。人工智能已经不再是在各大公司...

余家昕 发表了文章 • 2017-02-03 16:06

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从零开始学自然语言处理(二十)—— 强大的长短期记忆网络(LSTM)(上)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十九)—— 不可不知的循环神经网络(RNN)在上一章中,我们讲到了RNN网络。RNN由于其结构特点,可以将之前的信息带到当前时刻t中,这对于处理自然语言序列问题十分重要,例如我...

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从零开始学自然语言处理(十九)—— 不可不知的循环神经网络(RNN)

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十八)—— 如何评价统计语言模型的好坏循环神经网络(RNN)对自然语言处理来说,是非常重要的,包括之后的LSTM等网络结构,都是基于基础RNN变化而来。既然循环神经网络是一种神...

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从零开始学自然语言处理(十八)—— 如何评价统计语言模型的好坏

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从零开始学自然语言处理(十七)—— 统计语言模型(下)

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从零开始学自然语言处理(十五)—— fasttext-pytorch代码实现

前文传送门:从零开始学自然语言处理(十四)——Fasttext原理详解 之前已经介绍过fasttext的基本概念从零开始学自然语言处理(十四)——Fasttext原理详解 ,这里给出实现fasttext的pytorch版本。思想很简...

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前文传送门:从零开始学自然语言处理(十三)——CBOW原理详解fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具,在2016年开源,典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。在当时,它的性能比肩深度学习而且速度更...

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从零开始学自然语言处理(十二)——上下文无关文法在之前的连载中我们用代码实现了word2vec,但并没有详细讲解CBOW的原理,本文手把手带你走入CBOW的算法原理。word2vec是一种将word转为向量的方法,其包含两种算...

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从零开始学自然语言处理(十)—— 最大匹配算法分词

前文传送门:从零开始学自然语言处理(九)—— 依存句法分析最大匹配算法分词是一种基于词典的分词方法。最大匹配算法分为正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法和双向最大匹配算法。正向最大匹配算法正向最大匹配算...

ID王大伟 发表了文章 • 2020-05-09 14:11

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从零开始学自然语言处理(九)—— 依存句法分析

前文传送门:从零开始学自然语言处理(八)—— jieba 黑科技依存句法分析(Dependency Parsing, DP) 是通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。依存句法通过分析语言单位内成分之前的依存关系解释其...

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从零开始学自然语言处理(九)—— 依存句法分析

前文传送门:依存句法分析(Dependency Parsing, DP) 是通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。依存句法通过分析语言单位内成分之前的依存关系解释其句法结构,主张句子中核心动词是支配其他成分的...

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从零开始学自然语言处理(八)—— jieba 黑科技

前文传送门:从零开始学自然语言处理(七)—— 句法结构分析小编喜欢用 jieba 分词,是因为它操作简单,速度快,而且可以添加自定义词,从而让 jieba 分出你想要分出的词,特别适用于特定场景的中文分词任务。然鹅...

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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。