大师网-带你快速走向大师之路 解决你在学习过程中的疑惑,带你快速进入大师之门。节省时间,提升效率

论文

古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

免费的NLP学习资源,了解一下

免费的NLP学习资源,了解一下 摘要:本文列出了一些适用于初学者和从业者学习自然语言处理的相关资源。 自然语言处理表示计算机系统理解人类语言的能力,它是人工智能的一部分。网上有很多种资源可以帮助你从零开始学习NLP。本文列出了适用于初学者和从业者的一些相关资源。 给初学者的自然语言资源 对于初学者,可以采用两种传统的方法—机器学习和深度学习来

近在咫尺 遥不可及的——微观宇宙探索

近在咫尺 遥不可及的——微观宇宙探索 当爱因斯坦和哈勃在弄清宇宙的大尺度结构的时候,有一些在努力弄懂近在手边却又非常遥远的东西——原子。里查德费曼曾经说过,要是你不得不把科学史压缩成一句重要的话, 它就会是“一切东西都是由原子构成的。” 1 原子真的存在吗? 原子的有功能排列是分子,一个分子就是由两个或两个以上的相对稳定形式一起工作的原子

一直的坚持成为习惯

一直的坚持成为习惯 每日更新一直觉得是件很难的事情,总觉得每天时间都被各种事情占满了没空去按计划一步一步地去走,回头想一下自己以前尝试去写而没能实施的原因,在家里,追剧这种情况是很多的,晚上为了追剧而不去写,从不熬夜为了追剧甚至到一点,却不愿意拿出不到半个小时的时间去写点东西,在学校里也是这样,每天都觉得好忙,就拿大四下学期来说吧

看最新进展深入了解深度学习(第一部分)

看最新进展深入了解深度学习(第一部分) 摘要:在本文中,通过讲解非凸性优化深入了解深度学习,表达对神经网络的高维损失函数和SGD的解释说明的更多感知,同时表明了新的形式主义方法正在被建立在具有深层神经网络优化的真实数学理论的目标中。 对深入学习更好理解的说法,是在2017年12月在神经信息处理系统大会(NIPS)的颁奖典礼上,阿里·拉希米(Ali Rahimi)的

学java就两个问题

学java就两个问题 搞清楚面向对象的历史演变,java的每个特性都是基于面向对象产生的。java就是面向对象而生的,java就是一种思想。你们人手不是有一本启蒙书籍叫thinkinjava麽?国外书籍用的是think,国内的书籍都是深入理解/学习/深入浅出/30天掌握/教程XXXX字眼的书籍。脑袋没毛病吧,随便一本书平均下来都有500页,各种深入理解,掌握过后。你的年龄也到该入土的时候了。

语音合成 text-to-speech WaveRNN

语音合成 text-to-speech WaveRNN 声明:转载请声明作者,并添加原文链接。 简介 这篇博客主要内容是语音合成的新技术,WaveRNN

[转载]如何在NLP领域第一次做成一件事

进行索引。可简单对文档中的词汇,赋之以不同的权重来建立索引,也可利用1,2,3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候,对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析,然后在索引里面查找匹配的候选文档

论文笔记《Character-level Convolutional Networks for Te

论文笔记《Character-level Convolutional Networks for Te Introduction 一方,面目前文本分类技术主要考虑词或词的组合;另一方面,研究表明,卷积神经网络在从原始信号中抽取信息的方面,非常有用。在这篇论文中,作者将字符级的文本当做原始信号,并且使用一维的卷积神经网络来处理它。研究表明,单词嵌入表示可以直接用于卷积神经网络,而无需考虑语言的语法或语义结构。 这

推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践

推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定! 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tsaiedu,并注明消息来源,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。 本文来自天善智能社区专栏作者[

论文学习3“Learning and Incorporating Shape Models for

论文学习3“Learning and Incorporating Shape Models for 这篇文章是2017年MICCAI上的一篇文章,作者来自印度通用电气全球研究室。文章主要是将FCN网络改进并应用到医学上的图像分割。 文章的主要贡献是:定义了一个新的loss函数,将形状的影响引入到分割中;提出了两种数据增强的方式。 类似工作:16年,有人通过施加平滑性和拓扑结构作为先验概率将局部几何内容加入到分割中;3D

NLP系列学习:意图识别

NLP系列学习:意图识别 最近刚刚把垃圾文本分类做完,接着又去研究意图识别,可以看做是分类完之后的后续处理,通过这篇文章记录下自己的学习经历。 1:意图识别要做啥? 最近在写文档

不需要干净样本的去噪方法:Noise2Noise

不需要干净样本的去噪方法:Noise2Noise 论文:Noise2Noise Github:第三方复现Noise2Noise 引言 用深度学习方法进行图像去噪的时候,通常需要大量的训练图像样本对,即带有噪声的图片和去噪后的图片,可是去噪后的图片往往很难获得,比如在摄影中,需要长曝光才能获得无噪声图片。在MRI图像中,获取无噪声图片则更加难。 这篇论文的作者就提出了一种不需要无噪声图片作为标

科研工具篇|我敢打赌,看完之后能提高你80%的科研工作效率

科研工具篇|我敢打赌,看完之后能提高你80%的科研工作效率 荀子在《劝学篇》中讲到,”君子性非异也,善假于物也“。在生活中,善用各种工具能够极大的提高我们的效率,在科研工作中亦是如此。今天给大家介绍在科学研究和论文写作自己常用到的“七种武器”,有了它们,高质量的论文的写作将不再是一个难题。 1、google scholar 做文献调研是一件相当痛苦的事情,因

程序员究竟能干多少年?根据169万份数据进行分析来告诉你!

程序员究竟能干多少年?根据169万份数据进行分析来告诉你! 程序员这个职业究竟可以干多少年,在中国这片神奇的土地上,很多人都说只能干到30岁,然后就需要转型。在很多面试中,问到应聘者未来的规划都能听到好些应聘都说程序员是个青春饭。因为,大多数程序员都认为,编程这个事只能干到30岁,最多35岁吧。每当我听到这样的言论,都让我感到相当的无语。 我把

大数据基础架构总结

大数据基础架构总结 本文是对大数据领域的基础论文的阅读总结,相关论文包括GFS,MapReduce、BigTable、Chubby、SMAQ。 大数据出现的原因: 大多数的技术突破来源于实际的产品需要,大数据最初诞生于谷歌的搜索引擎中。随着web2.0时代的发展,互联网上数据量呈献爆炸式的增长,为了满足信息搜索的需要,对大规模数据的存储提出了非常强劲的需要。基于成本的考虑,通过提升

神经机器翻译 之 谷歌 transformer 模型

这样multi-head attention 就实现了。 接下来继续按照Fig.2 中介绍的三步骤来实现 attention。 我们回到multi-head attention 论文中的讨论, Fig. 6 Multi-head attention 有了前文的解释,Fig. 6 中的原文讨论就容易理解的多了。 第一段就是我上文的讨论, 说出了 a single attention head 的问题。 d_model 就是 512, d_k= d_v= 8. Q 是 [1, 16, 512] 维度, 而且W_i^Q 的维度是 [512, 64].