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深度学习自然语言处理

zenRRan 创建

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谈谈我在自然语言处理入门的一些个人拙见

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【干货】基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结

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机器学习最常用的损失函数之交叉熵

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详解机器学习之the Learning Problem

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【干货】基于注意力机制的seq2seq网络

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字符集及其存储方式（解决乱码问题）

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详解依存树的来龙去脉及用法

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【干货】GRU神经网络

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基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

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TreeLSTM 情感分类

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python科学计算之Pandas使用(一)

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详解机器学习之感知机理论与实践

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过拟合解决方法之L2正则化和Dropout

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卡方分布与卡方检验

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matplotlib--python的数据可视化二

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如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow)

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详谈P(查准率)，R(查全率)，F1值

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Python学习——collections系列

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一文了解机器学习以及其相关领域（上）

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word2vec理论与实践

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掌握这些的Linux命令，你基本稳了

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matplotlib--python的数据可视化入门

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