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由Yif翻译，仅供学习严禁任何商业用途 Chapter 6. Sequence Modeling for Natural Language Processing序列是项目的有序集合。传统的机器学习假设数据点是独立的、相同分布的(IID)，但在许多情况下，如语言、语音和时间序列数据，一个数据项取决于它 ...
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彩色基础知识 彩色图像处理可分为： 全彩色处理：数码相机、数码摄像机、彩色扫码仪 伪彩色处理： 对不同的灰度或灰度范围赋予不同的颜色 光是颜色科学的核心 描述彩色光的3个基本量： 辐射率：从光源流出能量的总量，用瓦特(W)度量 光强:观察者从光源接收的能量总和 亮度:主观描绘子 彩色空 ...
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由Yif翻译，仅供学习严禁任何商业用途 Chapter 5. Embedding Words and Types在实现自然语言处理(NLP)任务时，我们需要处理不同类型的离散类型。最明显的例子是单词。单词来自一个有限的集合(也就是词汇表)。其他离散类型的示例包括字符、部分语言标记、命名实体、命名实体 ...
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由Yif翻译，仅供学习严禁任何商业用途 Chapter 4. Feed-Forward Networks for Natural Language Processing在第3章中，我们通过观察感知器来介绍神经网络的基础，感知器是现存最简单的神经网络。感知器的一个历史性的缺点是它不能学习数据中存在的一 ...
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字数统计: 15.2k 字 | 阅读时长 ≈ 59 分钟
由Yif翻译，仅供学习严禁任何商业用途 Chapter 3. Foundational Components of Neural Networks本章通过介绍构建神经网络的基本思想，如激活函数、损失函数、优化器和监督训练设置，为后面的章节奠定了基础。我们从感知器开始，这是一个将不同概念联系在一起的一 ...
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字数统计: 3.1k 字 | 阅读时长 ≈ 11 分钟
由Yif翻译，仅供学习严禁任何商业用途 Chapter 2.A Quick Tour of Traditional NLP自然语言处理(NLP)和计算语言学(CL)是人类语言计算研究的两个领域。NLP旨在开发解决涉及语言的实际问题的方法，如信息提取、自动语音识别、机器翻译、情绪分析、问答和总结。另一 ...
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空间域的图像增强基本概念 图像增强分为两类： 空间域增强:对图像的像素直接处理 频域增强： 修改图像的傅里叶变换(后面介绍) 空间域增强：g(x,y)=T(f(x,y)) f(x,y)是原图像 g(x,y)是处理后的图像 T是作用于f的操作，定义在(x,y)的邻域 空间域增强的简化形 ...
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由Yif翻译，仅供学习严禁任何商业用途 Preface本书旨在为新人提供自然语言处理（NLP）和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。在写这本书时，我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的，有时甚至是不舒服 ...
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面对一个机器学习的问题，通常有两种策略，一种是研发人员尝试各种模型，选择其中表现最好的模型做重点调参优化。这种策略类似于奥运比赛，通过强强竞争来选拔最优的运动员，并逐步提高成绩。另一种重要策略是集各家之长，如同贤明的君主广泛听取众多谋臣的建议，然后综合考虑，得到最终决策。后一种策略的核心，是将多个分 ...
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传统的自然语言处理模型 1.传统的词袋模型或者连续词袋模型(CBOW)都可以通过构建一个全连接的神经网络对句子进行情感标签的分类，但是这样存在一个问题，我们通过激活函数可以让某些结点激活，但由于在这样网络构建里，句子中词语的顺序被忽略，也许同样两个句子都出现了not和hate但是一个句子(I do ...
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