Word2Vec的主要目的适用于词的特征提取,然后我们就可以用LSTM等神经网络对这些特征进行训练. 由于机器学习无法直接对文本信息进行有效的处理,机器学习只对数字,向量,多维数组敏感,所以在进行文本训练之前还要做一些转化工作,Word2Vec就是担负此重任的有效工具,当然还有其他工具,就不再说明.本次只是简单介绍Word2Vec的工作原理,想要详细理解还请看一下文章最后分享的链接. Word2Vec工作过程 1.建立字典,每个词生成 one-hot 向量 Word个数为 n ,产生 n 维向量

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.这些方法在很多方面都带来了显著的改善,包含最先进的语音识别.视觉对象识别.对象检測和很多其他领域,比如药物发现和基因组学等.深度学习可以发现大数据中的复杂结构.它是利用BP算法来完毕这个发现过程的.BP算法可以指导机器怎样从前一层获取误差而改变本层的内部參数,这些内部參数可以用于计算表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据.比方文本和语音方面表现出了闪亮的一面. 机

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te

20个令人惊叹的深度学习应用(Demo+Paper+Code) 从计算机视觉到自然语言处理,在过去的几年里,深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中.诸多案例也已经证明,深度学习能让工作比之前做得更好. 今天,量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然,这份榜单可能并不详尽,但相信看过之后,你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识. 针对每个应用,我们还尽量收集了相关的Demo.Paper和Code等信息. 1.Face2Face:扮演特朗普 斯坦福大学的一个小组做了一款名为F

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

深度学习与传统机器学习的区别 传统机器学习输入的特征为人工提取的特征,例如人的身高.体重等,深度学习则不然,它接收的是基础特征,例如图片像素等,通过多层复杂特征提取获得. 深度学习.人工智能.机器学习的关系 人工智能是一个非常广泛的问题,机器学习是人工智能的一种手段,深度学习是机器学习的一个分支 人工智能>机器学习>深度学习 深度学习两个重要特征 多层和非线性(激活函数) WordNet 是开放环境中的一个较大且有影响力的知识图库,它将15W单词整理成11W个近义词集.并定义了近义词集之间的关

转自:http://www.airghc.top/2016/11/10/Dection-DDos/ 最近研究了一篇论文,关于检测DDos攻击,使用了深度学习中 栈式自编码的算法,现在简要介绍一下内容论文下载 讨论班讲解pdf-by airghc ppt DDOS: Distributed Denial of Service(分布式拒绝服务)Purpose:disrupting transactions and access to databasesThe attack on the applic

所以我们的流程如图所示.将正负样本按 1:1 的比例转换为图像.将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入.在 GPU 集群中进行训练.我们同时训练了标准模型和压缩模型,对应不同的客户需求(有无 GPU 环境). 流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换.因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下,也就是 9K 左右的规模.而病毒样本的大小平均接近 1M,是远远大于这个尺寸.图像领域的常规转换方法就是缩放,或者用 pyramid pooling.这两者我

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/271 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力 了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,

语音识别 语音识别该何去何从? 1969年,J.R. PIERCE:"语音识别就像把水变成汽油.从大海中淘金.治疗癌症.人类登陆月球" 当然,这是50年前的想法,那么语音识别该如何做呢? 一个典型的语音识别系统如下,输入一段语音到模型,模型输出一段文本 Speech:表示一个长度为T,维度为d的向量序列 Text:一个token序列,长度为N,V个不同的token,通常T>N 接下来看看输入可以有哪些可能,输出有哪些可能,首先看下输出部分 输出Token 音位(phoneme,发

上节回顾深度学习与人类语言处理-语音识别(part1),这节课我们将学习如何将seq2seq模型用在语音识别 LAS 那我们来看看LAS的Encoder,Attend,Decoder分别是什么 Listen Listen是一个典型的Encoder结构,输入为声学特征\({x^1,x^2,...,x^T}\),输出和输入长度相同,是对声学特征的高阶表示,\({h^1,h^2,...,h^T}\). 我们希望Encoder可以做到以下两件事: 提取输入的内容信息 移除不同说话者之间的差异,去掉噪音

上节回顾深度学习与人类语言处理-语音识别(part2),这节课我们接着看seq2seq模型怎么做语音识别 上节课我们知道LAS做语音识别需要看完一个完整的序列才能输出,把我们希望语音识别模型可以在听到声音的时候就进行输出,一个直观的想法就是用单向的RNN,我们来看看CTC是怎么做的 CTC 根据上面说的,在线语音识别,模型在听到声音的时候就需要输出,我们看下使用RNN的基本架构 input: 长度为T的声学特征 Encoder:单向RNN ouput:长度为T的token,每一个输出位置对应词典

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其

深度学习在过去几年,由于卷积神经网络的特征提取能力让这个算法又火了一下,其实在很多年以前早就有所出现,但是由于深度学习的计算复杂度问题,一直没有被广泛应用. 一般的,卷积层的计算形式为: 其中.x分别表示当前卷积层中第j个特征.前一层的第i个特征:k表示当前层的第j个特征与前一层的第i个特征之间的卷积核:M表示需要卷积的前一层的特征的集合,b表示当前卷积层中第j个卷积核对应的偏置.f为激活函数. 卷积层中的权值与阈值通过随机梯度下降法得到: 式中,a为学习率. 损失函数对卷积层参数的梯度可通过链

MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下.而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ ------------------------------ 一.MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着不同的使用功能.       1. Windows/Mac用户--只能CPU训练 可以通过下面的代码安装预编译的版本.这个版本会每周进行预编译,不过为了保证兼容性,只能使用

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接