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搜索资源列表

  1. 深度学习资料

  2. 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习 模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-02
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：lully6

  1. 基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0

  2. 本工具为复旦大学计算机学院机器人研究实验室开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0，该工具可用于中文分词、自定义词汇、文本规范化、命名识别、词性标注、语义分析，用户可以根据需要重新训练或者精调模型。深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择（特征工程），系统所需参数较少（节省内存开销），并且解码速度（实际使用）远远快于其它相似性能的系统。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-03-04
    • 文件大小：58mb
    • 提供者：zxqingcn

  1. 深度学习帮助理解文本中的情感语义信息

  2. 作为卖家，你可能一直在收集商品评论、微博等UGC信息，期待获得反馈改进服务；作为厂商，你可能更需要具体的主体、属性评价（比如Iphone手机的屏幕/分辨率等偏好），根据这些改进生产进而增进收益。 其实这背后，都是情感语义分析的应用场景，也是很多大数据企业正在努力研发的主题。 但是，靠传统统计机器学习的方法已经不能达到预期效果，这是由于文本来源不同、行业不同都会影响情感偏向，而利用深度机器学习技术却能迎刃而解。 本文分享百分点在情感语义分析的三个进阶历程，尤其是加入人工智能的另一个子领域——自然

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2017-01-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bjbaifendian

  1. 深度学习类的最新论文

  2. 深度学习 文本分类 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 情感分析

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-12-25
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：oydxxynu

  1. 深度学习在美团点评的应用

  2. 近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：500kb
    • 提供者：qq_40841714

  1. 用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

  2. 基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示，已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展．微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一， 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果．借助词向量表示技术，为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵ＲＥ；基于向量的语义合成计算原理，通过矩阵ＲＥ 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射；接着输入到一个ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒ

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhp881828

  1. 深度学习 文本情感分析.pdf

  2. Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and eval

  3. 所属分类：深度学习

  1. 基于深度学习的图像分类搜索系统

  2. 图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。该系统基于Caffe深度学习框架，首先对数据集进行训练分析构建深度学习网络，提取数据集图像特征信息，得到数据对应的分类模型，然后以bvlc-imagenet训练集模型为基础，对目标图像进行扩展应用，实现“以图搜图”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：weixin_38502428

  1. 深度学习之Tensorflow工程化项目实战 读书笔记（03.18）

  2. 日期：2020.03.18 资料：《深度学习之Tensorflow工程化项目实战》 章节：第四章 代码分析： **·**实例4.4： line14： reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) 分析：tf内置处理文本的函数，可以按行读取以换行符为间隔的文本文件 line19：featurecolumn = [i for i in cvscolumn[1:-1]]#遍历取出列表中的第二个到倒数第二个元素组成新列表 分析：列表推导式，效率比for

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_38652636

  1. 文本分析——gensim库word2vec学习笔记

  2. 文章目录模型原理模型参数建立模型模型的建立模型的保存保存与继续训练模型还是保存模型问题再训练模型评估模型使用查看每一个词语对应的向量表示查看与某个词语相似度排名的其他词语找到不同类型的词语 写在前面：word2vec模型最后生成的是一个词嵌入矩阵，每一列对应一个单词的词向量，这个词向量是从高维映射到低维中得到的。采用这个gensim库中的word2vec函数，输入是一个分词后的嵌套语料列表，输出一个词嵌入矩阵。 模型原理 参见：这篇文章 同时更加建议去看看吴恩达深度学习序列模型部分，介绍得深入浅

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：114kb
    • 提供者：weixin_38528888

  1. 转角遇到ai（深度学习 Deep learning）

  2. Hi,大家好，我又回来了。除了在疫情之下好好活（pang）着，我们需要做的就是提升自己啦。对于一部分人来说，都0202了，还不学深度学习你就OUT了。刚好有同学和我提到这件事,所以今天乘着有空，给大家给你带来接地气的入门篇，主要以问答的形式呈现吧。 ##什么是深度学习？ 深度学习属于机器学习的升级版机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的深度神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本，所以它是一种数据科学技术/模型,主要对象为神经网络和高体量数据。 #

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：481kb
    • 提供者：weixin_38628429

  1. 自然语言处理（NLP）：08 PyTorch深度学习之TextCNN短文本分类

  2. 本章节主要研究内容：基于PyTorch 深度学习工具来完成短文本分类 知识点 业务需求 文本分类应用场景、技术方案以及挑战 技术架构 文本分析 词向量 CNN 原理 tensorboardX 可视化 项目实战： 基于TextCNN短文本分类，主要从数据预处理、构建此表、Embedding、模型训练、tensorboardX可视化以及在线服务几个重要的环境进行学习 文本分类应用场景 文章分类服务对文章内容进行深度分析，输出文章的主题一级分类、主题二级分类及对应的置信度，该技术在个性化推荐、文章聚合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：591kb
    • 提供者：weixin_38663167

  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：229mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. 用于情感分析的深度学习：成功的方法和未来的挑战

  2. 情感分析（也称为观点挖掘）是自然语言处理中一个活跃的研究领域。 它旨在从社交网络，博客或产品评论中的用户生成的文本中识别，提取和组织情感。 在过去的15年中，许多文献研究利用机器学习方法来从不同角度解决情感分析任务。 由于机器学习器的性能在很大程度上取决于数据表示的选择，因此许多研究致力于通过领域专家和精心的工程来构建功能强大的特征提取器。 近年来，深度学习方法以强大的计算模型出现，该模型无需特征工程即可自动从数据中发现文本的复杂语义表示。 这些方法改进了许多情感分析任务中的最新技术，包括句子/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：452kb
    • 提供者：weixin_38672815

  1. 深度学习在美团点评的应用

  2. 近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。语义匹配技术，在信息检索、搜索引擎中有着重要的地位，在结果召回、精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：468kb
    • 提供者：weixin_38641366

  1. 深度学习利器：TensorFlow与NLP模型

  2. 自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及到了很多语言学本身的知识，而深度学习，是表征学习（representationlearning）的一种方法，在机器翻译、自动问答、文本分类、情感分析、信息抽取、序列标注、语法解析等领域都有广泛的应用。2013年末谷歌发布的word2vec工具，将一个词表示为词向量，将文字数字化，有效地应用于文本分析。2016年谷歌开源自动生成文本摘要模型及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：680kb
    • 提供者：weixin_38546817

  1. 图网络重磅综述：基于图的深度学习方法

  2. 近十年，深度学习成为人工智能和机器学习这顶皇冠上的明珠，在声学、图像和自然语言处理领域展示了顶尖的性能。深度学习提取数据底层复杂模式的表达能力广受认可。但是，现实世界中普遍存在的图却是个难点，图表示对象及其关系，如社交网络、电商网络、生物网络和交通网络。图也被认为是包含丰富潜在价值的复杂结构。因此，如何利用深度学习方法进行图数据分析近年来吸引了大量的研究者关注。该问题并不寻常，因为将传统深度学习架构应用到图中存在多项挑战：不规则领域：与图像不同，音频和文本具备清晰的网格结构，而图则属于不规则领域

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：609kb
    • 提供者：weixin_38526650

  1. 深度学习：深度学习纳米学位课程的回购-源码

  2. 深度学习纳米学位基金会 该存储库包含与Udacity的 计划相关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由Udacity专家进行审核，但也可以在此处获得。 目录 讲解 ： 您建立情感分析模型，预测某些文本是肯定的还是否定的。 ：开始使用Tensorflow构建神经网络。 ：探讨初始化网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：48mb
    • 提供者：weixin_42116650

  1. 深度学习纳米学位：深度学习纳米学位（Udacity）中的练习和材料-源码

  2. 深度学习（PyTorch） 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下，笔记本会引导您实现诸如卷积网络，循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题，例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中，项目由真人（Udacity审阅者）审阅，但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 ：了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 ： 您建立情感分析模型，预测某些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：146mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. tensorflow-14亿密码分析：深度学习模型可分析大量明文密码-源码

  2. 14亿个文本凭据分析（NLP） 使用深度学习和NLP分析大量的明文密码。 目标： 训练生成模型。 了解人们如何随着时间更改密码：hello123-> h llo123-> h llo！23。 免责声明：仅用于研究目的。 在新闻界 获取数据 下载任何Torrent客户端。 您可以在找到一个吸引人的链接： 磁铁：？xt = urn：btih：7ffbcd8cee06aba2ce6561688cf68ce2addca0a3＆dn = BreachCompilation＆tr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_42131342
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