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簡析深度學(xué)習(xí)、概率建模、特征表示-續(xù)集上一節(jié)灌水了深度學(xué)習(xí)、概率建模和特征表示的理論抽象，為了更好的理解理論，接下來本文給出上節(jié)中各個部分的實現(xiàn)，首先使用tensorflow逐步拆解...
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簡析深度學(xué)習(xí)、概率建模、特征表示-灌水篇深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），近幾年火的近乎家喻戶曉，曾經(jīng)的算法、機(jī)器學(xué)習(xí)局部升了個級華麗轉(zhuǎn)身成為人工智能（AI）。但傳言深度學(xué)習(xí)的爆...
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建模角度理解word embedding及tensorflow實現(xiàn)1、 前言 本篇主要介紹關(guān)鍵詞的向量表示，也就是大家熟悉的word embedding。自Google 2013 年開源word2vec算法程...
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AlphaML(算法篇)-基于語義路徑的文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化算法文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化在知識圖譜、標(biāo)簽標(biāo)注、chatbot等應(yīng)用中占據(jù)重要地位，普通的文本是無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行進(jìn)一步的分析和理解，需要將無結(jié)構(gòu)化的文本進(jìn)...
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AlphaML(系統(tǒng)篇)-機(jī)器學(xué)習(xí)serving框架緣何自研算法serving框架 首先說下我們的背景，我們目前是大數(shù)據(jù)部門的算法團(tuán)隊，我們的客戶：內(nèi)部子公司與業(yè)務(wù)部門所服務(wù)的CRM客戶，我們的使...