【深度学习】栏目（9篇文章）
2020-02-21 16:33:37.0 338
深度学习属于机器学习范畴，是基于曲线拟合和梯度优化理论的方法。目前主要以神经网络为核心，其可以自动进行特征提取并拟合样本分布，减少特征工程可能带来的工作量和误差传播。本栏目主要包括深度学习相关技术
指针网络（pointer network）
# 指针网络（pointer network） ### 基于卷积神经网络的pointer network 应用背景：机器阅读理解任务中，输入问句Q和上下文P，从P中寻找一个区间span：[ ... [详情]
基于卷积网络的多头注意力机制实现
# 基于卷积网络的多头注意力机制实现 multi-head self-attention是来自于《Attention Is All You Need》文章。 原文的输入由memory和quer ... [详情]
深度可分离卷积网络
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高速网络（High Network）
# 高速网络（High Network） 一种门控机制，用于控制一部分是上一层传播的信息，一部分是原始输入信息，类似于残差网络，缓解深层模型的梯度消失和弥散问题，加快训练速度 参考：https:/ ... [详情]
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生成对抗网络（GAN）之 Basic Theory 学习笔记
## 生成对抗网络（GAN）之 Basic Theory 学习笔记 **前言**：最近学习了李宏毅生成对抗网络篇（2018年）的视频（视频地址：[李宏毅对抗生成网络(GAN ... [详情]
基于监督学习和远程监督的神经关系抽取
# 基于监督学习和远程监督的神经关系抽取 *作者：王嘉宁 QQ：851019059 Email：lygwjn@126.com* &emsp ... [详情]
基于深度学习的命名实体识别与关系抽取
# 基于深度学习的命名实体识别与关系抽取 *作者：王嘉宁 QQ：851019059 Email：lygwjn@126.com* 【备注：此博文初次编辑为2018年11月23日， ... [详情]
Tensorflow 实现命名实体识别
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