【"基於向量空間中詞表示的有效估計"論文研讀】 1、論文儲備知識：語言模型的概念、語言模型的發展 1.1 語言模型 (1)概念：語言模型是計算一個句子是句子的概率的模型。 (2)語言模型構建 基 ...

摘要 本文提出了兩種從大規模數據集中計算連續向量表示（Continuous Vector Representation）的計算模型架構。這些表示的有效性是通過詞相似度任務（Word Similarity Task）來度量的。實驗結果表明，這種方法要優於已有的基於其他類型的神經網絡模型的效果。更重 ...

本節講卷積神經網絡的可視化 可視化卷積神經網絡的中間輸出（中間激活） 有助於理解卷積神經網絡連續的層如何對輸入進行變換，也有助於初步了解卷積神經網絡每個過濾器的含義 ...

本節介紹基於Keras的使用預訓練模型方法 想要將深度學習應用於小型圖像數據集，一種常用且非常高效的方法是使用預訓練網絡。預訓練網絡(pretrained network)是一個保存好的網絡，之前已在大型數據集(通常是大規模圖像分類任務)上訓練好 使用預訓練網絡有兩種方法:特征提取 ...

本節講深度學習用於文本和序列 用於處理序列的兩種基本的深度學習算法分別是循環神經網絡（recurrent neural network）和一維卷積神經網絡（1D convnet） 與其他所有神經網絡一樣，深度學習模型不會接收原始文本作為輸入，它只能處理數值張量。文本向量化（vectorize ...

本節介紹基於Keras的CNN 卷積神經網絡接收形狀為 (image_height, image_width, image_channels)的輸入張量(不包括批量維度)，寬度和高度兩個維度的尺寸 ...

深度學習基礎 Python 的 Keras 庫來學習手寫數字分類，將手寫數字的灰度圖像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 個類別 中(0~9) 神經網絡的核心組件是層(layer),它是一種數據處理模塊，它從輸入數據中提取表示，緊接着的一個例子中，將含有兩個Dense 層,它們是密集連接 ...

Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection 2017-04-11 19:40:22 Motivation： 　　本文主要是考慮了在光照極端惡劣的情況下，如何充分的利用 ...