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臉書論文翻譯《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》這篇論文掛在arxiv上已經(jīng)一年了，第一版并沒有引起我太多的注意，因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)候fastText看上去更像是一個(gè)實(shí)驗(yàn)室的helloWorld，直到...
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戴德曼談機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐和解釋一下為什么我消失了一段時(shí)間
做事情要堅(jiān)持，所以我還會(huì)在簡(jiǎn)書繼續(xù)寫下去。但是，我還是需要給大家解釋一下消失的原因 -- 去工業(yè)界干活去了。現(xiàn)在人工智能是風(fēng)口，所以各個(gè)公司都在...
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返璞歸真大數(shù)據(jù)
今天我不想聊深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)，我想來說大數(shù)據(jù)。人類認(rèn)知的核心一直都保持著穩(wěn)定的流程：在知識(shí)的指引下探索，理解，分析，歸納，變成新知識(shí)。...
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解讀DeepMind的論文“教會(huì)機(jī)器閱讀和理解”這是一篇在谷歌學(xué)術(shù)上引用度很高的論文，也是在NLP領(lǐng)域直面核心挑戰(zhàn)（閱讀理解，也就是讓機(jī)器閱讀，然后能夠回答和閱讀內(nèi)容相關(guān)的問題）的重磅研...
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讀機(jī)器學(xué)習(xí)的論文到底有多難？（2 - 完結(jié)）接前文說述，一篇論文的閱讀需要有相當(dāng)多的背景知識(shí)和訓(xùn)練，我們從上文的思維導(dǎo)圖不斷繁衍細(xì)化已經(jīng)可以看到，這里我直接給出那張枝繁葉茂的圖。我...
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Tensorflow之旅（5 - 完結(jié)）（戴德曼翻譯）五. Tensorflow圖的可視化 深度學(xué)習(xí)模型通常使用錯(cuò)綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如，文獻(xiàn)【19】描述的谷歌Inception模型就是一個(gè)...
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Tensorflow之旅（4）（戴德曼翻譯）
四. Tensorflow的編程接口 在討論了Tensorflow計(jì)算模型之后，我們現(xiàn)在聚焦到更為實(shí)際的編程接口。我們先介紹可用的編程語(yǔ)言接口，...
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Tensorflow之旅（3）（戴德曼翻譯）C. 執(zhí)行優(yōu)化 為了保證Tensorflow運(yùn)行模型的最優(yōu)化，一系列優(yōu)化算法被內(nèi)置其中。本章節(jié)將重點(diǎn)介紹三種優(yōu)化方法：常用子圖消減法，執(zhí)...
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Tensorflow之旅（2）（戴德曼翻譯）三， Tensorflow編程模型 在這一章，我們將深度討論Tensorflow的計(jì)算范式。開始，我們會(huì)研究Tensorflow的基本架構(gòu)和計(jì)算...
