序列模型能够应用在许多领域，例如：
语音识别
音乐发生器
情感分类
DNA序列分析
机器翻译
视频动作识别
命名实体识别
这些序列模型基本都属于监督式学习，输入x和输出y不一定都是序列模型。如果都是序列模型的话，模型长度不一定完全一致。
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数据集为： 代码为： 1 # encoding: utf-8 2 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np 5 import seaborn as sns 6 import matplotlib.pyplot as plt 7 from sklearn.datasets import make_moons …
最近看了吴恩达老师的深度学习课程，又看了python深度学习这本书，对深度学习有了大概的了解，但是在实战的时候， 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂，这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点。 一、与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如：使用路透社数据集（包含许多短新闻及其对应的主题，包括46个不…
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5caa94a00100ya8t.html 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是…
2020-05-07 12:36:00 不到现场，照样看最干货的学术报告！ 嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现场视频——足够干货，足够新鲜！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年学者、专家杰青的学术报告 ，能让您在业余时间的知识阅读更有价…
前言 看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。 有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？其实很简单…
关于Keras 版本的安装与修改 神经协同过滤（Neural Collaborative Filtering）神作的源码的实验设置要求是： 然而，我们使用控制台 （命令：）或者是PyCharm直接安装的版本均是 最新版本（即 2.0版本） 为了避免因版本升级带来的一些功能函数的变化的修改，可以选择直接修改 Keras安装的版本咯。 那么，如何修改…
给定一张图片，如何让计算机帮助我们识别它是不是一张猫的图片，这个问题可以看成一个简单的分类问题。如下图所示，平面上有两种不同颜色（黑色，红色）的点，我们要做到就是要找到类似与那条直线那样的界限。当某个点位于直线上方时，那么就可以判定该点是黑色的，当某个点位于直线的下方时，那么就可以判定该点是红色的。 正向传播 正向传播考虑的是如何得到这条直线的方程，可以先…
分享一下自己入门机器学习的一些资料：（1）课程，最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning，最好注册课程，然后跟下来。其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程，一共有6门，包括毕业设计（2）书籍： 机器学习（周志华西瓜书）、机器学习实战、统计学习方法（李航）、集体智慧编程、数学之美（吴军）（3）微博@余凯…
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