从matchzoo中反向推导深度学习文本匹配模型,以后会逐渐增加新模型,就当是练手了。
有源码,有数据,有导出的模型图片,有模型参数结构,可以方便下载。
github地址如下:
https://github.com/yingdajun/ReverseMatchZoo
我试图解决序列完成的问题。假设我们有基本真值序列(1,2,4,7,6,8,10,12,18,20) 我们模型的输入是一个不完整的序列。i、 e(1,2,4,10,12,18,20)。从这个不完整序列中,我们想要预测原始序列(地面真值序列)。哪些深度学习模型可以用来解决这个问题? 这是编码器-解码器LSTM体系结构的问题吗? 注:我们有数千个完整的序列来训练和测试模型。 感谢您的帮助。
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程,介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN,链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
现在开始学深度学习。在这部分讲义中,我们要简单介绍神经网络,讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题:给定房屋的面积,我们要预测其价格。 在之前的章节中,我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
深度学习的总体来讲分三层,输入层,隐藏层和输出层。如下图: 但是中间的隐藏层可以是多层,所以叫深度神经网络,中间的隐藏层可以有多种形式,就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后,一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
Python 是一种通用的高级编程语言,广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库,如 Numpy,Scipy,Pandas,Matplotlib,像 Theano,TensorFlow,Keras 这样的框架。
你拿起这本书的时候,可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上,五年前的模型还几乎无法使用,如今的模型的表现已经超越了人类。
主要内容:机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域,其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能,称为人工神经网络。